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J-GLOBAL ID：201802249414253622   整理番号：18A0973676

幾何学的収束による有向グラフ上の最適化のための線形アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Linear Algorithm for Optimization Over Directed Graphs With Geometric Convergence

著者 (2件)： Xin Ran (Department of Electrical and Computer Engineering, Tufts University, Medford, MA, USA) ,  Khan Usman A. (Department of Electrical and Computer Engineering, Tufts University, Medford, MA, USA)
資料名： IEEE Control Systems Letters  (IEEE Control Systems Letters)
巻： 2  号： 3  ページ： 325-330  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3481A  ISSN： 2475-1456  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： 本稿では,エージェントのネットワークが有向グラフとして抽象化された分散最適化を研究し,局所的に知られた凸関数の平均を最小化する。有向グラフ上の既存のアプローチのほとんどは,基礎となる重み行列の左または右固有ベクトルのどちらかを漸近的に学習するために独立アルゴリズムを用いるプッシュ和(タイプ)技法に基づいている。この戦略は,アルゴリズムにおける付加的な計算,通信,および非線形性を引き起こす。対照的に,著者らは,不正確な勾配法と勾配推定技術に基づく線形アルゴリズムを提案した。各局所関数がLipschitz連続勾配により強く凸であるという仮定の下で,提案したアルゴリズムが幾何学的に十分小さいステップサイズをもつグローバル最小化器に収束することを示した。理論的知見を示すシミュレーションを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 凸形 ,  エージェント ,  ネットワーク ,  傾斜法 ,  非線形性 ,  *アルゴリズム ,  *最適化 ,  *有向グラフ ,  凸関数 ,  固有ベクトル ,  *線形性
準シソーラス用語： ステップサイズ ,  勾配推定 ,  分散最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 数値計算  (JE02000J) ,  計算機網  (JC03000K) ,  システム最適化手法  (IA02050Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 幾何学 ,  収束 ,  有向グラフ ,  最適化 ,  線形 ,  アルゴリズム