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J-GLOBAL ID：202002261147590791   整理番号：20A0215685

未知コスト関数を持つマルチエージェントシステムのためのランダム化勾配フリー分散最適化法【JST・京大機械翻訳】

Randomized Gradient-Free Distributed Optimization Methods for a Multiagent System With Unknown Cost Function

著者 (2件)： Pang Yipeng (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Hu Guoqiang (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore)
資料名： IEEE Transactions on Automatic Control  (IEEE Transactions on Automatic Control)
巻： 65  号： 1  ページ： 333-340  発行年： 2020年 
JST資料番号： C0223A  ISSN： 0018-9286  CODEN： IETAA9  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： 本論文では,集合制約を有するマルチエージェント最適化問題を解くために,ランダム化勾配フリー分散最適化アルゴリズムを提案した。真の勾配情報の代わりにランダム勾配フリーオラクルを局所的に構築し,推定勾配情報を決定変数の更新を導くのに利用した。したがって,アルゴリズムは明示的な表現を必要としないが,コスト関数の局所的な測定しか必要としない。列確率行列と列確率行列を,近傍との通信の間の重みづけ行列として用いて,二重確率的重みづけ行列と比較して,有向グラフにおける実行に便利なアルゴリズムを作った。真の勾配情報なしで,近似最適解に漸近収束を確立し,そこでは,最適性ギャップを任意に小さく設定できる。さらに,提案したアルゴリズムは,類似の設定を持つ最先端の勾配ベースの方法と同じ収束O(lnt/√t)を達成するが,より少ない必要な情報とより実用的な通信トポロジーの利点を持つことを示した。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： 近似法 ,  *マルチエージェントシステム ,  重みづけ ,  *費用関数 ,  最適化問題 ,  通信 ,  位相幾何学 ,  確率行列 ,  有向グラフ ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 最適解 ,  決定変数 ,  最適アルゴリズム ,  *マルチエージェント ,  *分散最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： コスト関数 ,  マルチエージェントシステム ,  ランダム化 ,  勾配 ,  分散最適化