带事件触发机制的分布式量化随机无梯度投影算法
谢奕彬
高文华
华南理工大学数学学院,广东广州510640
摘要：本文研究多智能体系统的分布式约束优化问题,系统中的每个智能体仅知道自身的局部目标函数和全局非空约束集,通过与邻居节点进行信息交互,最终协同求出优化问题的最优解.本文所提出的算法针对通信网络为时变不平衡有向图,且每个智能体不知道它的出度的情况.同时考虑到现实中通信带宽有限和通讯成本的限制,应用基于编译码方案的量化技术对节点之间的通讯信息进行预处理,再利用事件触发广播技术降低网络的通信次数.同时引入高斯光滑函数和随机无梯度方法替代传统的次梯度方法.本文提出了基于事件触发的分布式量化随机无梯度算法,在目标函数为凸且Lipschitz连续的条件下,证明了所提算法能收敛到最优值的邻域,同时给出了使量化器不饱和量化水平更新规则.最后通过数值仿真验证了算法的有效性和可行性.
关键词：分布式优化无梯度量化事件触发机制时变不平衡有向图
资助基金：国家自然科学基金(61803108)广州市科技计划(202002030158)
论文发表日期：2021-08-28
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：13( 1175-1187 )
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