Gossipアルゴリズムにおける非同期性と加速【JST・京大機械翻訳】

Even Mathieu; Hendrikx Hadrien; Massoulie Laurent

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209490378937 整理番号：21P0059093

Gossipアルゴリズムにおける非同期性と加速【JST・京大機械翻訳】

Asynchrony and Acceleration in Gossip Algorithms

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発行年： 2020年11月04日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年02月07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)

本論文では,通信ネットワークのノードに配分された平滑で強い凸関数の和の最小化を考察した。主題に関する以前の研究は,いくつかの遅いノード(ストラグラー問題)によって大いに減速できる同期アルゴリズムに焦点を当て,または,隣接ノードがポアソンポイントプロセスの瞬間で通信する非同期操作(Boyd et al.,2006)のモデルを考慮する。2つの主な貢献がある。1)CACDM(連続加速座標二重法)を提案し,非同期操作のPoissonモデルに対して,CACDMが,2017年,Nesterov et Stichの意味で加速収束速度で最適性に収束することを証明した。対照的に,以前に提案した非同期アルゴリズムはそのような加速速度を達成すると証明されていない。CACDMは離散更新に基づいているが,その収束の証明は連続時間解析に決定的に依存する。2)非瞬時通信と計算のような非同期性の本質的側面を捉えない非同期操作のPoissonモデルとは違って,完全非同期で分散的方法でプログラム可能な,損失ネットワークに基づく新しい通信方式を導入した。非同期のこの損失-ネットワークモデルの下で,CDM(座標二重法)のために,局所有効遅延によって重み付けされたグラフのラプラシアンの固有ギャップに関する収束率を確立した。この固有ギャップは非同期最適化の収束速度に対する基本的ボトルネックであると信じる。最後に,CACDMが非同期性の損失-Networkモデルにおいて加速収束速度を楽しめることを経験的に検証した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

無線通信一般 , 数値計算 , 計算機網 , システム最適化手法

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