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基于相对状态符号信息的分布式优化算法
被引量：
2
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作者
张家绮
游科友
《南京信息工程大学学报（自然科学版）》
CAS
2018年第6期647-657,773,774,共13页
针对网络化多智能体的分布式优化问题,本文讨论一种只利用邻居相对状态的符号信息的分布式算法.该算法不要求与图相关的权重矩阵是双随机矩阵.首先利用优化理论中的惩罚函数法解释该算法,然后分析算法在静态图上的收敛性以及收敛速度....
针对网络化多智能体的分布式优化问题,本文讨论一种只利用邻居相对状态的符号信息的分布式算法.该算法不要求与图相关的权重矩阵是双随机矩阵.首先利用优化理论中的惩罚函数法解释该算法,然后分析算法在静态图上的收敛性以及收敛速度.与现有使用邻居相对状态的完整信息的分布式梯度下降算法相比,所提算法的收敛速度并没有本质上降低.另一方面,将所提算法扩展到确定性和随机性的时变图上,并给出相应的收敛性结论.最后,通过数值仿真实验验证算法的有效性.
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关键词
分布式优化
多智能体网络
相对状态符号
惩罚函数法
次梯度方法
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职称材料
题名
基于相对状态符号信息的分布式优化算法
被引量：
2
1
作者
张家绮
游科友
机构
清华大学自动化系
清华大学北京信息科学与技术国家研究中心
出处
《南京信息工程大学学报（自然科学版）》
CAS
2018年第6期647-657,773,774,共13页
基金
国家重点研发计划(2017YFC0805310)
国家自然科学基金(61722308)
文摘
针对网络化多智能体的分布式优化问题,本文讨论一种只利用邻居相对状态的符号信息的分布式算法.该算法不要求与图相关的权重矩阵是双随机矩阵.首先利用优化理论中的惩罚函数法解释该算法,然后分析算法在静态图上的收敛性以及收敛速度.与现有使用邻居相对状态的完整信息的分布式梯度下降算法相比,所提算法的收敛速度并没有本质上降低.另一方面,将所提算法扩展到确定性和随机性的时变图上,并给出相应的收敛性结论.最后,通过数值仿真实验验证算法的有效性.
关键词
分布式优化
多智能体网络
相对状态符号
惩罚函数法
次梯度方法
Keywords
distributed optimization
multi-agent networks
sign of relative state
penalty method
subgradient iterations
分类号
TP13 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于相对状态符号信息的分布式优化算法
张家绮
游科友
《南京信息工程大学学报（自然科学版）》
CAS
2018
2
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