1.梯度志愿:：志愿优先，遵循分数梯度志愿又称顺序志愿，是指考生填报的志愿是按志愿顺序排列的，同一批次的考生按志愿顺序划分为第一志愿、第二志愿、第三志愿等，同一层志愿内的考生以志愿院校分组，相同志愿内的考生依分数形成竞争关系。
近几年随着各地“大平行志愿"的推广，继续实行梯度志愿的省也在志愿模式方面作了改进，多数在第二志愿和征集志愿采用了平行志愿。
2.梯度志愿的投档录取规则： 志愿优先，遵循分数原则。
投档时严格按考生所填报的志愿顺序，先第一志愿，其次是第二志愿、第三志愿等。
凡第一志愿填报同一所院校的考生，则遵循从高分到低分进行投档，分数相同的考生一般同步进行投档。
志愿清原则，志愿齐步走，在同一时间投档同一顺序志愿考生，即第一志愿全部投档录取完毕后，才进行第二志愿投档录取，第二志愿录取结束后，再进行其他志愿投档。
一、梯度下降算法的含义：梯度下降算法是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。
最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一，虽然现在已经不具有实用性，但是许多有效算法都是以它为基础进行改进和修正而得到的。
最速下降法是用负梯度方向为搜索方向的，最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。
二、梯度下降算法的缺点：由于沿负梯度方向目标函数的最速下降性，很容易使人们误认为负梯度方向是最理想的搜索方向，最速下降法是一种理想的极小化方法。
必须指出的是，某点的负梯度方向，通常只是在该店附近才具有这种最速下降的性质。
三、梯度下降算法的优点：作为一种基本的算法，在最优化方法中占有重要地位。
其优点是工作量少，存储变量较少，初始点要求不高。
非线性规划研究的对象是非线性函数的数值最优化问题。
梯度的方向：在向量微积分中，标量场的梯度是一个向量场。
标量场中某一点上的梯度指向标量场增长最快的方向，梯度的长度是这个最大的变化率。
更严格的说，从欧几里得空间Rn到R的函数的梯度是在Rn某一点最佳的线性近似。
在这个意义上，梯度是雅可比矩阵的一个特殊情况。