通过改进Shamanskii-like Levenberg-Marquard参数,提出了修正的Shamanskii-like Levenberg-Marquard方法(MSLM).给出该算法在一定条件下的全局收敛性,并证明其收敛阶为(m+1).数值实验表明,在解决不同问题尤其是大规模问题时,所提出的算法具有更高的求解效率.