文献

J-GLOBAL ID：201702232141823328   整理番号：17A0311087

不等式制約とランダム射影を用いた分散型マルチエージェント最適化【Powered by NICT】

Distributed multi-agent optimization with inequality constraints and random projections

著者 (5件)： Zhou Bo (College of Electronic and Information Engineering, Southwest University, Chongqing 400716, China) ,  Liao Xiaofeng (College of Electronic and Information Engineering, Southwest University, Chongqing 400716, China) ,  Huang Tingwen (Texas A&M University at Qatar, Doha, P.O. Box 23874, Qatar) ,  Wang Huiwei (College of Electronic and Information Engineering, Southwest University, Chongqing 400716, China) ,  Chen Guo (School of Electrical and Information Engineering, The University of Sydney, Australia)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 197  ページ： 195-204  発行年： 2016年07月12日 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,目標は,局所的凸目的関数の和,大域的凸不等式制約といくつかのランダムに発生する局所凸状態制約集合に支配される全体的な凸目的関数を最小化することであるマルチエージェント凸最適化問題を考察した。ローカル通信と計算を用いたステップサイズ減少による分散主双対ランダム射影劣勾配(DPDRPS)アルゴリズムは,このような問題を解決するために提案する。反復不等式技法を用いることにより,提案したDPDRPSアルゴリズムはほぼ確実に収束することを証明した。最後に,数値例を挙げて,理論解析の有効性を示すために例示されている。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *不等式 ,  凸形 ,  通信 ,  *射影 ,  目的関数 ,  *最適化 ,  *制約条件
準シソーラス用語： 理論解析 ,  ステップサイズ ,  凸最適化問題 ,  *マルチエージェント ,  *等式制約 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 分散マルチエージェント最適化 ,  分散主-双対アルゴリズム ,  ランダム射影 ,  不等式制約

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 等式制約 ,  射影 ,  マルチエージェント ,  最適化