基于无梯度的分布式镜面下降算法
朱小梅
杨婷
1.重庆师范大学 数学科学学院,重庆4013312.重庆师范大学 数学科学学院,重庆401331
摘要：针对梯度信息难以获取的一类强凸分布式优化问题,提出了一种新的无梯度分布式镜面下降算法,并证明了所提算法的收敛性.与现有的分布式镜面下降(DMD)算法相比,该算法仅仅需要函数值的信息,不需要梯度信息.而且该算法能够达到与DMD算法相同的收敛速率O(ln(K)/K),其中K是最大迭代次数.同时,该算法适合于更一般的时变有向网络.
关键词：分布式优化镜面下降算法时变有向图强凸优化Bregman散度
分类号：O224(运筹学)O236(控制论、信息论（数学理论）)
资助基金：重庆市教委科学技术研究项目(KJQN201800520)
论文发表日期：2020-12-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 432-436 )
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