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分布式优化:算法设计和收敛性分析
被引：44
作者：
洪奕光
张艳琼
机构：
[1] 中国科学院数学与系统科学研究院系统控制重点实验室
来源：
关键词：
分布式优化;
约束;
(次)梯度法;
Nash均衡;
D O I：
暂无
中图分类号：
O231 [控制论（控制论的数学理论）];
学科分类号：
070105 ;
0711 ;
071101 ;
0811 ;
081101 ;
摘要：
近年来,随着高科技的蓬勃发展,特别是云计算和大数据等新兴领域的出现,分布式优化理论和应用得到了越来越多的重视,并逐渐渗透到科学研究、工程应用和社会生活的各个方面,分布式优化是通过多智能体之间的合作协调有效地实现优化的任务,可用来解决许多集中式算法难以胜任的大规模复杂的优化问题.如今如何设计出有效的分布式优化算法并对其进行收敛性和复杂性的分析成了优化研究的主要任务之一.与集中式算法的主要区别在于分布式算法还不得不考虑通讯和协调在优化中起到的重要作用.本文集中讨论了近年来分布式优化研究中的一些典型热门的研究问题,从一个侧面介绍了包括无约束优化、带约束优化、以及分布式博弈等方向的部分最新成果.同时也比较详尽地论述了笔者最近的相关研究成果.最后,本文简要地对分布式优化的研究和应用前景进行了展望.
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页码：850 / 857
页数：8
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