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J-GLOBAL ID：201702283496175938   整理番号：17A1159570

通信の量子化によるマルチエージェント最適化のための分散劣勾配法【Powered by NICT】

Distributed subgradient method for multi-agent optimization with quantized communication

著者 (5件)： Li Jueyou (School of Mathematical Science, Chongqing Normal University, Chongqing, 400047, China) ,  Li Jueyou (School of Electrical and Information Engineering, The University of Sydney, 2006, New South Wales, Australia) ,  Chen Guo (School of Electrical and Information Engineering, The University of Sydney, 2006, New South Wales, Australia) ,  Wu Zhiyou (School of Mathematical Science, Chongqing Normal University, Chongqing, 400047, China) ,  He Xing (School of Electronic and Information Engineering, Southwest University, Chongqing, 400715, China)
資料名： Mathematical Methods in the Applied Sciences  (Mathematical Methods in the Applied Sciences)
巻： 40  号： 4  ページ： 1201-1213  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2677A  ISSN： 0170-4214  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,量子化された通信を用いた時変マルチエージェントネットワークに関連した分散最適化問題,各エージェントは,その凸目的関数にローカルアクセスを持つに焦点を当て,ネットワーク上での薬の凸目的関数の和を最小化する。劣勾配法に基づいて,ここでは,エージェントが,ネットワークを介して量子化された情報を伝えるだけであるという付加的な制約の下でこの問題を解決する分散アルゴリズムを提案した。二種類の量子化器を考察し,アルゴリズムの収束性に関する量子化効果を解析した。さらに,量子化レベルへの依存性を強調する収束率に対する明示的誤差限界を提供した。l_1回帰問題に関するいくつかのシミュレーション結果は,このアルゴリズムの性能を実証した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 量子化器 ,  *傾斜法 ,  目的関数 ,  *量子化 ,  アルゴリズム ,  ネットワーク ,  *最適化 ,  *エージェント ,  分散アルゴリズム ,  シミュレーション ,  凸形
準シソーラス用語： 誤差限界 ,  分散最適化 ,  *マルチエージェント , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 量子化 ,  マルチエージェントネットワーク ,  分散劣勾配アルゴリズム ,  凸最適化

分類 (2件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 量子化 ,  マルチエージェント ,  最適化 ,  勾配法