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J-GLOBAL ID：202102229751402268   整理番号：21A1810848

分散コンセンサス最適化のための正確な線形収束によるNewton追跡アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Newton Tracking Algorithm With Exact Linear Convergence for Decentralized Consensus Optimization

著者 (3件)： Zhang Jiaojiao (Department of Systems Engineering and Engineering Management, The Chinese University of Hong Kong, Shatin NT, Hong Kong SAR) ,  Ling Qing (School of Computer Science and Engineering, and Guangdong Province Key Laboratory of Computational Science, Sun Yat-Sen University, Guangzhou, Guangdong, China) ,  So Anthony Man-Cho (Department of Systems Engineering and Engineering Management, The Chinese University of Hong Kong, Shatin NT, Hong Kong SAR)
資料名： IEEE Transactions on Signal and Information Processing Over Networks  (IEEE Transactions on Signal and Information Processing Over Networks)
巻： 7  ページ： 346-358  発行年： 2021年 
JST資料番号： W2438A  ISSN： 2373-776X  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,ネットワーク上の分散コンセンサス最適化の問題を考察し,そこでは各ノードが,強い凸および2倍微分可能な局所目的関数を保持する。著者らの目標は,局所目的関数の和を最小にすることであり,局所計算と隣接通信だけを用いて,正確な最適解を見つけることである。隣接および歴史的情報で修正した局所Newton方向に沿って各ノードにおける局所変数を更新する新しいNewton追跡アルゴリズムを提案した。提案したNewton追跡アルゴリズムと,勾配追跡と一次二重法を含むいくつかの既存の方法の間の関係を調べた。提案アルゴリズムは線形速度で正確な最適解に収束することを証明した。さらに,反復が最適解に近いとき,提案アルゴリズムは,Δ最適解を見つけるためのO(max _f _f||_g+κ_f2,frac _g{3/2} _f}+κ_f||_g}log{1/Δ})反復を必要とすることを示し,ここでκ_fとκ_gはそれぞれ目的関数とグラフの条件数である。著者らの数値結果により,Newton追跡の有効性を実証し,理論的知見を検証した。Copyright 2021 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 ,  *最適化 ,  ネットワーク ,  微分 ,  通信 ,  線形性 ,  目的関数 ,  凸形 ,  有効性
準シソーラス用語： 最適解 ,  *分散合意 ,  *追跡アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 分散コンセンサス ,  最適化 ,  線形 ,  収束 ,  追跡アルゴリズム