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J-GLOBAL ID：201902268194891963   整理番号：19A1556027

マルチエージェント非制約最適化問題のための分散不正確なコンセンサスに基づくADMM法【JST・京大機械翻訳】

Distributed Inexact Consensus-Based ADMM Method for Multi-Agent Unconstrained Optimization Problem

著者 (4件)： Jian Long (School of Automation Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Zhao Yiyi (School of Business Administration, Southwestern University of Finance and Economics, Chengdu, China) ,  Hu Jiangping (School of Automation Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Li Peng (School of Automation Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 7  ページ： 79311-79319  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： 最近,乗算器(ADMM)の交互方向法を効果的に用いて,目的関数がエージェントの個人的に知られた局所目的関数の和であるマルチエージェント非制約最適化問題を解決した。本論文において,最初に,エッジ-ノード発生マトリックスの助けを借りて,非拘束最適化問題を,同等性制約を有する等価最適化問題に変換して,このようにして,ADMMを便利に処理することができた。第二に,最適化問題の最適解に関する合意を達成するためにエージェントを可能にするために,新しい分散不正確コンセンサスADMMを提案した。同時に,提案したアルゴリズムの線形収束の解析も,いくつかの穏やかな条件の下で提供した。最後に,いくつかのシミュレーション結果を提示して,標準的なコンセンサスベースのADMMアルゴリズムより提案したアルゴリズムのより良い有効性を実証した。Copyright 2019 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： *エージェント ,  乗算器 ,  *制約付最適化問題 ,  *最適化問題 ,  有効性 ,  線形性 ,  計算機シミュレーション ,  シミュレーション ,  アルゴリズム ,  目的関数 ,  等価性
準シソーラス用語： 最適解 ,  *マルチエージェント , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： マルチエージェント ,  制約最適化問題 ,  コンセンサス