サブ線形動的リグレットと適合による分散オンライン凸最適化について【JST・京大機械翻訳】

Sharma Pranay; Khanduri Prashant; Shen Lixin; Bucci Donald J. Jr.; Varshney Pramod K.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206124618446 整理番号：21P0022320

サブ線形動的リグレットと適合による分散オンライン凸最適化について【JST・京大機械翻訳】

On Distributed Online Convex Optimization with Sublinear Dynamic Regret and Fit

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (5件)： , , , ,
資料名：
発行年： 2020年01月09日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年05月05日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本研究では,時変(潜在的敵対的)制約を持つ分散オンライン凸最適化問題を考察した。ノード集合は,局所凸関数の和である大域的目的関数を最小化することを共同目的とする。目的と制約関数は,動作を取った後,各時間でノードに局所的に明らかにされる。自然に,制約は瞬時に満足できない。したがって,著者らは,長期においてこれらの制約条件を満足させるために問題を再定式化した。この目的のために,著者らは,プライムと二重更新がすべてのノードで局所的に実行される分散型プライムデュアルミラー降下ベースのアプローチを提案する。これに続いて,即時近傍との通信による局所ノードによるプライム変数の共有と混合を行った。提案したアルゴリズムの性能を定量化するために,動的レグレットと適合の挑戦的だがより現実的なメトリックスを利用した。動的レグレットは,最良の動的戦略と比較して,アルゴリズムによって発生する累積損失を測定する。一方,当てはめは長期累積制約違反を計測した。制限的Slater条件を仮定することなく,提案アルゴリズムは,準線形レグレットを達成し,温和で一般的に使用される仮定の下で適合することを示した。【JST・京大機械翻訳】

, , , ,
, , , , 【Automatic Indexing@JST】

数値計算 , システム最適化手法

, , ,

前のページに戻る