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ADD-OPT:加速分布式定向优化。本文研究多智能体网络上目标函数之和最小的分布式优化问题。我们重点讨论了代理间的通信是由强连接的emph{有向图描述的情况。所提出的算法ADD-OPT(Accelerated Distributed Directed Optimization)在给定具有全局Lipschitz连续梯度的强凸目标函数(k为迭代次数)下,达到了这类问题O(μk),0<μ1)的最快收敛速度。此外,与现有工作相比,ADD-OPT支持更广泛和更现实的步长范围。特别地,我们证明了ADD-OPT在任意小(正)步长下收敛。仿真结果进一步说明了我们的结果。

zbMATH中的参考文献,1标准件)

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  1. Xi,Chenguang;Xin,Ran;Khan,Usman A.:ADD-OPT:加速分布式定向优化(2018)