非同期分散最適化のためのトリガ勾配追跡【JST・京大機械翻訳】

Carnevale Guido; Notarnicola Ivano; Marconi Lorenzo; Notarstefano Giuseppe

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212787251759 整理番号：22P0298860

非同期分散最適化のためのトリガ勾配追跡【JST・京大機械翻訳】

Triggered Gradient Tracking for Asynchronous Distributed Optimization

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発行年： 2022年03月04日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年09月12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,非同期通信によるネットワーク上のコンセンサス最適化を解くために,分散最適化アルゴリズム,すなわち,非同期トリガ勾配追跡を提案した。ビルディングブロックとして,連続勾配追跡と呼ばれる最近提案された(離散時間)分散勾配追跡の連続時間対応を考案した。Lyapunov手法を用いることにより,局所推定の任意の初期化で,最適解に正当なエージェントの推定値に対応する平衡の指数関数的安定性を証明した。次に,アルゴリズムの2つのトリガされたバージョンを提案した。第1に,エージェントは,それらの局所力学と交換を,同期方法でそれらの現在の局所変数と交換する。非同期トリガ勾配トラッキングにおいて,各エージェントが局所検証可能条件に依存するトリガ条件に基づく現在の局所変数を近傍に送信する完全非同期方式を提案した。トリガプロトコルは,アルゴリズムの線形収束を保存し,Zeno挙動を回避する,すなわち,有限時間間隔にわたるトリガ事象の無限数を排除する。準備結果として連続勾配追跡の安定性解析を用いて,著者らは,両方のトリガアルゴリズムおよび推定初期化に対して,平衡点の指数関数的安定性を示した。最後に,このシミュレーションは,データ分析問題に関して提案した方法の有効性を検証し,また,エージェント間通信に関して改善された性能を示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

システム最適化手法 , システム設計・解析

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