Feb, 2008

受限共识

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TL;DR本研究提出分布式算法，可用于在具有时间变化连接性的网络上，将多个代理的估计与特定值对齐，并着重研究约束问题的实现与收敛性分析。该算法可用于处理一致性问题或优化问题，其中全局目标函数为局部客体函数的组合。最终，该算法表现出了良好的收敛率与收敛效果。
发现论文，激发创造
  • 在线多智能体优化的不需要共识的临近性

    本文提出一种基于随机鞍点算法的分布式算法，以解决多智能体环境下的随机优化问题，该算法包括在线共识优化作为特例，并应用于传感器网络中的相关随机场顺序估计问题和在线源定位问题。

    Jun, 2016

  • 分布式随机次梯度投影算法用于凸优化

    本文考虑了一个分布式的多智能体网络系统，旨在最小化代理的凸目标函数之和，并遵守共同的凸约束集。本文探讨了随机阶梯下降法的收敛性，并提出了一些保证收敛性的条件。

    Nov, 2008

  • 非凸优化的多智能体投影随机梯度算法收敛性

    本文介绍了一种新的框架用于多智能体系统中分布式约束非凸优化算法的收敛分析，该算法由局部随机梯度下降和 GOSSIP 步骤组成，不需要 GOSSIP 矩阵双随机性，证明了算法收敛于 Karush-Kuhn-Tucker 点集，并适用于在自然广播场景中节省网络能量。

    Jul, 2011

  • 异步和延迟的去中心化一致性优化

    本研究提出了一种异步、分散的共识优化算法，可在没有全局时序同步的情况下，利用本地计算和信息传递，在有限延迟和随机代理假设下收敛于精确解。

    Dec, 2016

  • 非凸分布式优化

    该研究分析分布式非凸优化问题，针对多智能体网络模型，利用一些技术假设证明分布式推送算法在目标函数的临界点处收敛，并利用扰动动力学证明扰动过程的几乎肯定收敛性。

    Dec, 2015

  • 分布式次梯度方法与量化效应

    针对在代理网络中要通过本地计算和通信协作优化个体目标函数和的求和，我们使用平均算法开发了分布式次梯度方法，同时也考虑了时间变化和量化信息的影响并给出了收敛率的保证。

    Mar, 2008

  • ADMM 在分散式一致优化中的线性收敛性

    本文研究了具有强凸局部目标函数的去中心化一致性优化问题，并建立了其线性收敛速率及加速的指导原则，其中采用了交替方向乘子方法 (ADMM) 来解决该问题，该方法可在单个代理处进行迭代计算并在邻居之间进行信息交换。

    Jul, 2013

  • 基于节点动态的分布式有限和约束非线性优化

    本文讨论了一个分布式和本地化有限和分配技术，用于解决多智能体网络上资源受限制的凸优化问题，同时考虑各种不同应用的非线性约束。

    Mar, 2022

  • 固定图上线性时间平均一致性及对去中心化优化和多智能体控制的影响

    提出了一种完全分布式的平均一致性问题协议，收敛时间与节点总数呈线性比例，在多智能体控制、无法区分的凸函数的平均最小化等方面得到了应用。

    Nov, 2014

  • 可扩展的去中心化在线个性化均值估计算法

    该研究关注于代理人合作的均值估计问题，提出了两种协作均值估计算法，并建立了性能的理论描述和渐近最优估计条件。

    Feb, 2024