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王、朱;王栋（Wang，Dong）;连杰;葛洪伟;王伟

基于动量的分布式梯度跟踪算法用于非平衡有向图的分布式聚合优化。 （英语） Zbl 07859988号

Automatica公司 164，文章ID 111596，11 p.（2024）.
摘要：本文研究了具有行随机加权矩阵的有向图上的分布式聚合优化问题，每个agent的局部成本函数既取决于其局部决策变量，也取决于所有agent的决策变量所形成的所有函数之和。受分布式动态平均一致性协议、重锤策略和Nesterov梯度下降方法的启发，提出了一种基于动量的固定步长分布式梯度跟踪算法来解决这一问题。此外，当全局代价函数与Lipschitz连续梯度强凸时，该算法具有线性收敛速度。固定步长和动量参数的上限分别受到足够小的正常数的限制。最后，通过一个数值算例验证了研究结果的有效性。

MSC公司：

93甲16 多代理系统
05C20号 有向图（有向图），比赛
68宽15 分布式算法

关键词：

分布式聚合优化;行随机加权矩阵;梯度跟踪;加快;线性收敛
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Z.Wang}等人，Automatica 164，文章ID 111596，11 p.（2024；Zbl 07859988）
全文： 内政部

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