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The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
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Distributed Constrained Convex Optimization with Accumulated Subgradient Information over Undirected Switching Networks 무방향 스위칭 네트워크를 통해 누적된 부분 기울기 정보를 사용한 분산 제약 볼록 최적화

Yuichi KAJIYAMA, Naoki HAYASHI, Shigemasa TAKAI

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요약 :

본 논문에서는 무방향 그래프 전환을 통해 공통 제약 조건 하에서 합의 기반 하위 그래디언트 방법을 제안합니다. 제안된 방법에서 각 에이전트는 최적해의 추정치인 상태와 보조변수를 가지며, 이웃 에이전트의 과거 기울기에 대한 누적정보를 갖는다. 우리는 모든 에이전트의 상태가 볼록 최적화 문제의 최적 솔루션 중 하나로 점근적으로 수렴됨을 보여줍니다. 시뮬레이션 결과는 제안된 하위 경사 정보를 축적한 합의 기반 알고리즘이 표준 하위 경사 알고리즘보다 더 빠른 수렴을 달성함을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E102-A No.2 pp.343-350
발행일
2019/02/01
공개일
온라인 ISSN
1745-1337
DOI
10.1587/transfun.E102.A.343
원고의 종류
Special Section PAPER (Special Section on Mathematical Systems Science and its Applications)
범주

작성자

Yuichi KAJIYAMA
  Osaka University
Naoki HAYASHI
  Osaka University
Shigemasa TAKAI
  Osaka University

키워드