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J-GLOBAL ID：201202261016066600   整理番号：12A1554881

D-ADMM:圧縮センシングや他の可分離最適化問題のための分散アルゴリズム

D-ADMM: A DISTRIBUTED ALGORITHM FOR COMPRESSED SENSING AND OTHER SEPARABLE OPTIMIZATION PROBLEMS

著者 (5件)： MOTA Joao F.C. (Carnegie Mellon Univ., Pittsburgh, USA) ,  MOTA Joao F.C. (Technical Univ. Lisbon, PRT) ,  XAVIER Joao M.F. (Technical Univ. Lisbon, PRT) ,  AGUIAR Pedro M.Q. (Technical Univ. Lisbon, PRT) ,  PUESCHEL Markus (ETH Zurich, CHE)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing  (Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)
巻： 2012 Vol.4  ページ： 2869-2872  発行年： 2012年 
JST資料番号： E0316B  ISSN： 1520-6149  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 分散処理方法への関心が,センサネットワークや分散コンピューティングの出現により近年顕著に高まってきた。本論文は,計算ノードの相互接続ネットワーク上での可分離最適化問題を解くための分散アルゴリズムを提案した。可分離問題では,各ノードは他のノードがアクセスできない自身の専用機能と専用制約集合を持つが,目標は,全ノードの専用機能の合計を最小化し,解を全専用制約集合の共通部分に制約することである。これは交互方法乗数法(ADMM)を基礎とする新しいアルゴリズムであり,何らの特別なノードも中央ノードも使用しないという意味でADMMの分散化版(D-ADMM)である。このアルゴリズムを圧縮センシング問題に適用して数値シミュレーションを行い,検討したすべてのネットワークとデータ型について他のアルゴリズムよりも通信量が少ないことを示した。

シソーラス用語： *分散アルゴリズム ,  分散処理 ,  最適化問題 ,  分離 ,  相互結合網 ,  ネットワークアーキテクチャ ,  *信号再生 ,  信号標本化 ,  シミュレーション ,  *最適化 ,  部分グラフ ,  容量 ,  データ型
準シソーラス用語： *ネットワーク最適化 ,  ノード【通信】 ,  *圧縮センシング ,  数値シミュレーション ,  通信量 ,  二部グラフ

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： 圧縮センシング ,  最適化問題 ,  分散アルゴリズム