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乔戈斯·斯塔托普洛斯；科林·琼斯。

用于分布式凸优化的惯性并行异步前向反向迭代。 （英语） Zbl 1422.49018号

J.优化。理论应用。 182，第3号，1088-1119（2019）.
概要：凸分解算法的两个吸引人的特点是操作简单和可并行结构的生成。原则上，这些方案要求所有坐标同时更新，即通过施工同步。在更新中引入异步性可以解决同步情况下出现的几个问题，如计算中的负载不平衡或通信链路故障。然而，据我们所知，还没有常见算法与惯性加速技术相结合的异步版本的实例。在这项工作中，我们提出了一种惯性异步并行定点迭代，从中产生了现有凸优化算法的几个新版本。偏离了坐标更新频率应符合某些先验分布的规范，我们提出了一种方案，其中唯一的要求是坐标在有界范围内更新间隔。我们证明了该方案生成的迭代序列以线性速率收敛。该方案的一个实例用于解决智能电网环境中的分布式优化负载共享问题，并说明了其相对于非加速版本的优越性。

引用于2文件

MSC公司：

第49页第53页 集值与变分分析
49K99美元 最优条件

关键词：

异步优化；凸优化；邻近算子；多智能体系统；智能电网

软件：

JuMP公司；iPiasco公司；A锁定
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\textit{G.Stathopoulos}和\textit{C.N.Jones}，J.Optim。理论应用。182，第3号，1088--1119（2019；Zbl 1422.49018）
全文： 内政部 arXiv公司

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