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J-GLOBAL ID：201902260068084910   整理番号：19A0853271

勾配追跡法による分散コンセンサスに基づくマルチエージェント凸最適化【JST・京大機械翻訳】

Distributed consensus-based multi-agent convex optimization via gradient tracking technique

著者 (5件)： Li Huaqing (Chongqing Key Laboratory of Nonlinear Circuits and Intelligent Information Processing, College of Electronic and Information Engineering, Southwest University, Chongqing 400715, PR China) ,  Zhang Hao (Chongqing Key Laboratory of Nonlinear Circuits and Intelligent Information Processing, College of Electronic and Information Engineering, Southwest University, Chongqing 400715, PR China) ,  Wang Zheng (Chongqing Key Laboratory of Nonlinear Circuits and Intelligent Information Processing, College of Electronic and Information Engineering, Southwest University, Chongqing 400715, PR China) ,  Zhu Yifan (Chongqing Key Laboratory of Nonlinear Circuits and Intelligent Information Processing, College of Electronic and Information Engineering, Southwest University, Chongqing 400715, PR China) ,  Han Qi (College of Electrical and Information Engineering, Chongqing University of Science and Technology, Chongqing 401331, PR China)
資料名： Journal of the Franklin Institute. Engineering and Applied Mathematics  (Journal of the Franklin Institute. Engineering and Applied Mathematics)
巻： 356  号： 6  ページ： 3733-3761  発行年： 2019年 
JST資料番号： C0292A  ISSN： 0016-0032  CODEN： JFINA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,エージェントのネットワーク上での最適化問題のクラスを解くことを考慮し,その中でコスト関数をエージェントの個々の目的の和として表現した。基礎となる通信グラフは無指向で接続されていると仮定した。エージェントが時変で不均一なステップサイズを用いる分散アルゴリズムを,マルチエージェントシステムの合意を勾配追跡技術と組み合わせることにより提案した。このアルゴリズムは,エージェントの反復をグローバルおよびコンセンサス最小化器に駆動するだけでなく,コスト関数の最適値も見出す。個々の目的が凸で滑らかな場合,均一ステップサイズがいくつかの上限を超えない場合,アルゴリズムはO(1/t)の速度で収束し,均一ステップサイズが十分小さい場合にはO(1/t)に加速することを証明した。個々の目的の少なくとも1つが強く凸で滑らかであるとき,ステップサイズが時変で不均一であるにもかかわらず,このアルゴリズムが0<λ<1のO(λ~t)の線形速度で収束することを証明した。2つの数値例を提供し,提案したアルゴリズムの効率を実証し,理論的知見を検証した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ネットワーク ,  線形性 ,  最適化問題 ,  *エージェント ,  費用関数 ,  マルチエージェントシステム ,  分散アルゴリズム ,  通信 ,  アルゴリズム ,  *凸形
準シソーラス用語： 最適値 ,  ステップサイズ ,  *凸最適化 ,  *マルチエージェント ,  分散合意 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (5件)： 勾配 ,  追跡 ,  分散コンセンサス ,  マルチエージェント ,  凸最適化