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J-GLOBAL ID：202002253030311188   整理番号：20A0858840

時変コスト関数を用いたランダム化無勾配分散オンライン最適化【JST・京大機械翻訳】

Randomized Gradient-Free Distributed Online Optimization with Time-Varying Cost Functions^*

著者 (2件)： Pang Yipeng (Nanyang Technological University,School of Electrical and Electronic Engineering,Singapore,639798) ,  Hu Guoqiang (Nanyang Technological University,School of Electrical and Electronic Engineering,Singapore,639798)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CDC  ページ： 4910-4915  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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,エージェントの局所コスト関数が時変であるマルチエージェントシステムにおける分散オンライン最適化問題を考察した。局所費用関数の値は,決定が各時間ステップで行われた後に,局所エージェントに対してのみ知られている。このマルチエージェントシステムの目的は,情報を近傍と交換することにより問題を協調的に解決することである。ランダム方向における勾配を推定するために,局所ランダム化勾配フリーオラクルを局所的に構築する,オンラインランダム化勾配フリー分散投影勾配降下(oRGF-DPGD)法を提案した。コスト関数の時変設定により,各時間ステップにおける分散最適化問題の最適解を変化させ,静的分布最適化問題と異なるアルゴリズムの性能に関する解析を行った。したがって,レジスタの概念を導入し,エージェントの実際の状態軌道によって生じる総コストと最良の固定オフライン集中化最適解の間のギャップを特徴付ける。提案したアルゴリズムにより,各エージェントにより維持された決定変数は同じ軌跡に収束することができ,一方,その関連するレジスタは時間継続時間Tのサブ線形関数により制限されると主張した。具体的には,時間継続時間にわたるレジスタを平均化することにより,各時間ステップtのステップサイズが1/√t+1に設定されたとき,O(1/√T)の速度でゼロの小さな近傍への近似収束を得た。Copyright 2020 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： レジスタ ,  継続時間 ,  近似法 ,  総原価 ,  アルゴリズム ,  *費用関数 ,  エージェント ,  マルチエージェントシステム ,  集中化 ,  最適化問題
準シソーラス用語： オフライン ,  最適解 ,  分散最適化 ,  *オンライン ,  時間ステップ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 時 ,  コスト関数 ,  ランダム化 ,  勾配 ,  オンライン最適化