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J-GLOBAL ID：202202243511762065   整理番号：22A0554092

結合制約を持つ凸最適化のための分散主双対法【JST・京大機械翻訳】

Distributed Primal-Dual Method for Convex Optimization With Coupled Constraints

著者 (3件)： Su Yanxu (School of Artificial Intelligence, Anhui University, Hefei, China) ,  Wang Qingling (School of Automation, Southeast University, Nanjing, China) ,  Sun Changyin (School of Automation, Southeast University, Nanjing, China)
資料名： IEEE Transactions on Signal Processing  (IEEE Transactions on Signal Processing)
巻： 70  ページ： 523-535  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0228A  ISSN： 1053-587X  CODEN： ITPRED  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： 大規模制約付き最適化問題を解くために,分散プライム-デュアル法が広く用いられている。既存の結果の大部分は,分離制約のある問題に焦点を当てた。いくつかの最近の研究は,分離可能なグローバルに結合した制約を受ける問題を研究した。本論文では,グローバルに結合された制約の分離性を必要とせずに,ネットワーク上のグローバルに結合した制約を持つ分散最適化問題を考察した。これは制約違反の局所推定によって可能になった。このような問題を解決するため,平均コンセンサス技術を組み合わせた拡張Lagrangeフレームワークにおけるプライムデュアルアルゴリズムを提案した。最初に,kが反復計数器である分散制約凸最適化問題を解くための目的残差に関して,O(1/k)の非エルゴード収束速度を確立した。特に,大域的目的関数は,局所凸面とおそらく非平滑コストの集合であり,結合制約は局所線形等価制約の合計である。数値結果により,提案した方法の性能を説明した。Copyright 2022 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 ,  最適化問題 ,  ネットワーク ,  分離 ,  計数器 ,  残差 ,  線形性 ,  目的関数 ,  凸面 ,  *制約条件 ,  制約付最適化問題
準シソーラス用語： 収束速度 ,  *凸最適化 ,  凸最適化問題 ,  分散最適化 ,  分離可能性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 数理計画法  (KA03030M) ,  ディジタルフィルタ  (NC04022Z) ,  符号理論  (ND02030R) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (2件)： 制約 ,  凸最適化