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J-GLOBAL ID：202002267757138978   整理番号：20A2037559

列-確率的行列を持つ有向グラフ上の重ボール分散最適化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Heavy-Ball Distributed Optimization Algorithm over Digraphs with Row-Stochastic Matrices

著者 (2件)： Shen Yang (Southeast University,School of Computer Science and Engineering,Nanjing,P. R. China,211189) ,  Yang Shaofu (Southeast University,School of Computer Science and Engineering,Nanjing,P. R. China,211189)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CCC  ページ： 4977-4982  発行年： 2020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,マルチエージェントシステムにおける分散最適化の問題を取り上げ,その中で各エージェントが個人目的関数を維持し,全てのエージェントの目標は,それらのオブジェクトの和を協調的に最小化することである。勾配追跡法と重球法を結合することによって,新しい加速分散最適化アルゴリズムを,根底にある通信ネットワークが列-確率的加重マトリックスで一般的に向けられるシナリオの下で提案して,それは,カラム-確率的加重マトリックスのケースより実際に実現することが容易であった。ステップサイズαと運動量係数βが特定の限界を超えない限り,アルゴリズムが幾何学的速度に収束することを証明した。最後に,数値実験を行い,提案アルゴリズムの性能を説明した。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： *アルゴリズム ,  運動量 ,  通信網 ,  *最適化手法 ,  *有向グラフ ,  目的関数 ,  エージェント ,  マルチエージェントシステム
準シソーラス用語： ステップサイズ ,  数値実験 ,  *分散最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 確率 ,  行列 ,  有向グラフ ,  ボール ,  分散最適化 ,  アルゴリズム