分布式流言push-sum无梯度算法

摘要：

研究多个体网络中所有个体目标函数之和最小值问题,其中每个个体仅知其自身目标函数且仅可与其邻居个体交互信息.鉴于个体目标函数通常非光滑,同时个体间单变量信息通信有一定局限性,本文提出一种分布式流言push-sum无梯度算法求解此优化问题.假设每个个体都具有一个服从泊松分布的控制时钟,时钟的每次转动表示随机选择的个体之间进行信息更新.进一步地,在网络连通条件下证明了所提算法的收敛性.数值仿真结果表明,与现有的分布式流言无梯度优化算法相比,本文算法具有更快的收敛速度.

关键词：多个体网络、网络优化、分布式优化、流言算法、push-sum算法、无梯度算法

所属期刊栏目：40

分类号：TP13(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61472003;高校学科专业拔尖人才学术资助重点项目gxbjZD2016049;安徽省学术和技术带头人及后备人选科研活动经费资助项目2016H076

在线出版日期：2017-12-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：472-477