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郭方红;文昌云;毛剑锋;李国琦;宋永端

一种用于多集群约束优化的分布式分层算法。 （英语） Zbl 1355.93006号

Automatica公司 77, 230-238 (2017).
摘要：在本文中，我们考虑一个大规模多集群代理系统的约束优化问题，其中先验存在多个集群。目标是最小化一个全局目标函数，该目标函数是受某些全局约束的多集群本地代理的成本函数之和。为了解决这个问题，利用同步和顺序通信策略，提出了一种基于投影梯度法的分布式分层算法。我们首先在每个集群中分配一个代理作为领导者代理，它可以与相邻集群的领导者进行通信。同一集群中的代理进行局部优化，并与相邻代理同步通信，而不同集群的主代理按顺序交换信息。然后，为每个代理提出一个方案，以分布式方式迭代估计优化问题的解决方案。理论证明，当所选步长逐渐减小时，所有代理的估计解渐近地达到最优解的一致性。通过数值算例验证了该方法的有效性。

引用于9文件

理学硕士：

93甲13 层次系统
93甲15 大型系统
93甲14 分散的系统
68T42型 Agent技术与人工智能

关键词：

分布式优化;投影梯度;顺序通信;虚拟代理
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛F.Guo｝等人，Automatica 77230-238（2017；兹bl 1355.93006）
全文： 内政部

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