分散非凸最適化のための局所化と近似【JST・京大機械翻訳】

Kao Hsu; Subramanian Vijay

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202216765091656 整理番号：21P0004461

分散非凸最適化のための局所化と近似【JST・京大機械翻訳】

Localization and Approximations for Distributed Non-convex Optimization

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発行年： 2017年06月08日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年06月20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)

分散最適化には,通信ネットワーク,センサネットワーク,信号処理,機械学習,および人工知能における多くのアプリケーションがある。分散凸最適化のための方法は広く調査されているが,非凸目的のためのそれらはよく理解されていない。任意の相互作用グラフ上の最初の非凸分布最適化フレームワークの1つは,DiLorenoとScuari[IEEE Trans.(ネットワーク上の信号と情報処理,2(2016),pp.120-136])によって提案され,それは反復的に凸近似と局所平均化との局所最適化の組み合わせを適用する。既存の結果を2つの方法で一般化した。決定変数が目的に部分的依存性があるように,決定変数が分離できる場合,ノードの通信複雑性を減少して,ノードが変数の全ベクトルの代わりに局所変数を保って,通信する。さらに,著者らは,目的の勾配が連続的近位近似によって有界とLipschitzであるという仮定を緩和した。方法論を開発し,次に,2つの一般化が有用で実用的である多細胞ネットワークにおける資源割当て問題に対して,著者らのアルゴリズムフレームワークを適用するための多くの方法を検討した。シミュレーション結果は,ナイーブ単一セル方式に関する著者らの資源割付アルゴリズムの優位性を示して,さらに,著者らの近似法フレームワークは,数値的により安定であるアルゴリズムに導いた。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

数値計算 , 通信網 , 数理計画法 , 計算機網 , 移動通信

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