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J-GLOBAL ID：201802269157612156   整理番号：18A0036082

データパケット損失の場合における分散型無勾配Push-sumアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Distributed Push-sum Gradient-free Algorithm under Data Packet-Dropping

著者 (2件)： Wang Xiaomei (安徽理工大学数学与大数据学院,安徽 淮南,232001) ,  Li Dequan (安徽理工大学数学与大数据学院,安徽 淮南,232001)
資料名： Anhui Ligong Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Anhui Ligong Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 37  号： 3  ページ： 23-30  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3223A  ISSN： 1672-1098  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 複数の個体ネットワークにおける個人情報の相互作用によるデータの損失と個体の目的関数の勾配の計算が難しいかまたは存在しない問題を解決するために,本論文はネットワークの重み行列をランダムにする必要がなく,二重ランダムマシンの要求を満たすために,分散型無勾配Push-sumアルゴリズムを提案した。仮想ノードを増加させることによって,システムの次元を拡大することによって,有限の不均一なMarkov連鎖を確立して,エルゴード性係数の結論を結合することによって,提案したアルゴリズムの収束性を証明した。結果は以下を示した。収束誤差はGauss関数の滑らかなパラメータと目的関数のLipschitz定数に比例し,それにより,データ損失と個々の目的関数の次数勾配が存在しないか,または計算が困難な分散最適化問題を効果的に解決した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  相互作用 ,  目的関数 ,  Markov連鎖 ,  エルゴード性 ,  *パケット損失 ,  ネットワーク
準シソーラス用語： 分散最適化 ,  次数 ,  データ損失 ,  Gauss関数 ,  個人情報 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： multi-agent network ,  push-sum algorithm ,  gradient-free ,  data packet-dropping

分類 (3件)： 数値計算  (JE02000J) ,  システム同定  (IA02040O) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (2件)： パケット損失 ,  勾配