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具有反馈延迟分布式在线复合优化的动态遗憾性能
1
作者
侯瑞捷
李修贤
+2 位作者
易新蕾
洪奕光
谢立华
《自动化学报》
北大核心
2025年第4期835-856,共22页
研究分布式在线复合优化场景中的几种反馈延迟,包括梯度反馈、单点Bandit反馈和两点Bandit反馈.其中,每个智能体的局部目标函数由一个强凸光滑函数与一个凸的非光滑正则项组成.在分布式场景下,研究每个智能体具有不同时变延迟的场景.基...
研究分布式在线复合优化场景中的几种反馈延迟,包括梯度反馈、单点Bandit反馈和两点Bandit反馈.其中,每个智能体的局部目标函数由一个强凸光滑函数与一个凸的非光滑正则项组成.在分布式场景下,研究每个智能体具有不同时变延迟的场景.基于近端梯度下降算法,分别设计这三种延迟反馈的分布式在线复合优化算法,并且对动态遗憾上界进行分析.分析结果表示,延迟梯度反馈和延迟两点Bandit反馈的动态遗憾上界阶数在期望意义下相同,而延迟单点Bandit反馈的动态遗憾上界稍差于前两者.这表明,存在延迟时,两点Bandit反馈可以在期望意义下达到与梯度反馈相同阶数的动态遗憾上界,且在步长选择合适的情况下,三种反馈类型的平均延迟在动态遗憾上具有相同的阶数.最后通过仿真实验验证了算法的性能和理论分析结果.
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关键词
分布式在线凸优化
复合优化
反馈延迟
BANDIT
反馈
动态遗憾
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职称材料
大规模网络耦联系统学习、优化与控制及其应用专刊序言
被引量：
1
2
作者
刘智伟
严怀成
+4 位作者
易新蕾
丁李
葛明峰
赵小文
刘骁康
《控制工程》
CSCD
北大核心
2023年第12期2143-2145,共3页
随着智能制造、信息物理融合技术的快速发展,以工业互联网、新型电力系统、集群武器装备为代表的人造大规模网络耦联系统日趋成熟,其理论与技术被广泛应用于国防、社会生产生活相关的各个方面。因此,开展面向大规模网络耦联系统的学习...
随着智能制造、信息物理融合技术的快速发展,以工业互联网、新型电力系统、集群武器装备为代表的人造大规模网络耦联系统日趋成熟,其理论与技术被广泛应用于国防、社会生产生活相关的各个方面。因此,开展面向大规模网络耦联系统的学习、优化、控制理论与技术研究具有重要的理论价值与实际意义,也将大力推动现有工业物联网、新型电力系统、集群武器装备等复杂系统核心技术的快速发展。
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关键词
大规模网络
耦联系统
工业物联网
智能制造
新型电力
信息物理融合
工业互联网
系统核心
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职称材料
题名
具有反馈延迟分布式在线复合优化的动态遗憾性能
1
作者
侯瑞捷
李修贤
易新蕾
洪奕光
谢立华
机构
同济大学电子与
信息
工程
学院
控制科学与工程系
自主智能无人
系统
全国重点
实验室
麻省理工学院信息与决策系统实验室
南洋理工大学电气与电子工程
学院
出处
《自动化学报》
北大核心
2025年第4期835-856,共22页
基金
国家自然科学基金(62473292,62088101)
上海市科技重大专项(2021SHZDZX0100)资助。
文摘
研究分布式在线复合优化场景中的几种反馈延迟,包括梯度反馈、单点Bandit反馈和两点Bandit反馈.其中,每个智能体的局部目标函数由一个强凸光滑函数与一个凸的非光滑正则项组成.在分布式场景下,研究每个智能体具有不同时变延迟的场景.基于近端梯度下降算法,分别设计这三种延迟反馈的分布式在线复合优化算法,并且对动态遗憾上界进行分析.分析结果表示,延迟梯度反馈和延迟两点Bandit反馈的动态遗憾上界阶数在期望意义下相同,而延迟单点Bandit反馈的动态遗憾上界稍差于前两者.这表明,存在延迟时,两点Bandit反馈可以在期望意义下达到与梯度反馈相同阶数的动态遗憾上界,且在步长选择合适的情况下,三种反馈类型的平均延迟在动态遗憾上具有相同的阶数.最后通过仿真实验验证了算法的性能和理论分析结果.
关键词
分布式在线凸优化
复合优化
反馈延迟
BANDIT
反馈
动态遗憾
Keywords
Distributed online convex optimization
composite optimization
feedback delays
Bandit feedback
dynamic regret
分类号
O224 [理学—运筹学与控制论]
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职称材料
题名
大规模网络耦联系统学习、优化与控制及其应用专刊序言
被引量：
1
2
作者
刘智伟
严怀成
易新蕾
丁李
葛明峰
赵小文
刘骁康
机构
华中科技大学人工智能与自动化
学院
华东理工大学
信息
科学与工程
学院
麻省理工学院信息与决策系统实验室
武汉大学电气与自动化
学院
中国地质大学(武汉)机械与电子
信息
学院
合肥工业大学数学
学院
出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2023年第12期2143-2145,共3页
文摘
随着智能制造、信息物理融合技术的快速发展,以工业互联网、新型电力系统、集群武器装备为代表的人造大规模网络耦联系统日趋成熟,其理论与技术被广泛应用于国防、社会生产生活相关的各个方面。因此,开展面向大规模网络耦联系统的学习、优化、控制理论与技术研究具有重要的理论价值与实际意义,也将大力推动现有工业物联网、新型电力系统、集群武器装备等复杂系统核心技术的快速发展。
关键词
大规模网络
耦联系统
工业物联网
智能制造
新型电力
信息物理融合
工业互联网
系统核心
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
具有反馈延迟分布式在线复合优化的动态遗憾性能
侯瑞捷
李修贤
易新蕾
洪奕光
谢立华
《自动化学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
大规模网络耦联系统学习、优化与控制及其应用专刊序言
刘智伟
严怀成
易新蕾
丁李
葛明峰
赵小文
刘骁康
《控制工程》
CSCD
北大核心
2023
1
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职称材料
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