本文提出了一种名为 DQM 的去中心化二次逼近方法，旨在减少 DADMM 求解优化子问题所需的计算时间，其以线性速率收敛于最优解，并且其线性收敛系数随时间呈线性趋势，数值结果也证明了 DQM 的有效性。

Oct, 2015

研究了基于交替方向乘法方法的量化分布式算法，用于解决多代理分布式优化问题，该算法适用于包括 LASSO 在内的更一般目标函数（可能是非平滑的）在有限容量和其他实际约束下进行通信。

Oct, 2015

提出了一种分布式算法 - 分布式交替方向乘子法 (D-ADMM)，可解决相互连接节点或代理的分离优化问题，该算法已被证明在网络为二分图或所有函数都是强凸时收敛，用于解决信号处理和控制问题时，相较于现有算法将通信频率大幅降低。

Feb, 2012

本文提出了一类新的随机异步分布式优化方法，将标准的交替方向乘子法推广到异步设置中，其中随机的高斯 - 塞德尔迭代用于找到两个单调算子求和的零点，最终收敛性在连接性条件下得到保证，数值结果证明了我们的理论。

Mar, 2013

本文旨在通过寻找最优算法参数，最小化 ADMM 迭代的收敛因子，来定量表征算法参数对于优化收敛时间的影响。我们在 L2 正则化最小化和约束二次规划的背景下，得出最优参数选择规则，并通过数值实验表明，这些规则显著优于现有文献中的替代方案。

Jun, 2013

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

本文探讨了在信号处理等领域中出现的多智能体分布式共识优化问题，并提出了与经典共识子梯度方法相比，收敛速度更快但计算复杂度更高的 ADMM 算法。同时，通过引入一步不精确计算的方法，降低了 ADMM 的计算复杂度，并证明了该算法具有良好的收敛性能。

Feb, 2014

提出一种新颖的框架 AADMM，用于加速线性化交替方向乘子法 (ADMM)，对于一类具有线性约束的凸复合优化问题，AADMM 的收敛速度比线性化 ADMM 更快，而且当相应的鞍点问题有解时，AADMM 能够处理无边界的可行域，并提出了一种回溯算法来提高实际性能。

Jan, 2014

提出了 Gauss-Seidel ADMMs 和 Jacobian ADMMs 框架及其收敛分析。我们展示了这些框架可以通过最小化可分离 majorant 替代加强本来只可以解决可分离问题的 ADMMs。我们还介绍了几种提高 ADMM 效率的技术，特别地，我们提出了 M-ADMM，它通过吸收 Gauss-Seidel ADMMs 的特点来缓解 Jacobian ADMMs 的缓慢收敛问题。在理论保证和数值实验方面，我们的新 ADMMs 表现优越。此外，我们还发布了一个工具箱，其中包含了很多压缩感知问题的高效 ADMMs 的实现。

Jul, 2016

本文提供了一种更加通用的半迭代交替方向乘子法，以解决线性约束下的凸组合优化问题，并证明该方法具有线性收敛性。同时，文章还说明了该方法在解决多个块的凸优化问题时非常有效，其中凸组合二次规划和二次半定规划是重要的应用之一。

Aug, 2015