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J-GLOBAL ID：202202277573072177   整理番号：22A0095493

近接追跡による分散決定結合制約付き最適化【JST・京大機械翻訳】

Distributed decision-coupled constrained optimization via Proximal-Tracking

著者 (2件)： Falsone Alessandro (Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria, Politecnico di Milano, Via Ponzio 34/5, 20133 Milano, Italy) ,  Prandini Maria (Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria, Politecnico di Milano, Via Ponzio 34/5, 20133 Milano, Italy)
資料名： Automatica  (Automatica)
巻： 135  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0208A  ISSN： 0005-1098  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,ネットワーク上の複数のエージェントを含む決定結合問題を扱った。各エージェントは,それ自身の局所目的関数と局所制約を持ち,すべてのエージェントは,すべてのエージェントのコスト関数の合計を最小化し,すべての局所制約を満たす共通の決定ベクトルの価値を見つけることを目的とする。この目的のために,近位最小化法の中で動的平均コンセンサスを統合するProximal-Tracking分散最適化アルゴリズムを導入した。最適コンセンサス解への収束は,凸性仮定の下で,一定ペナルティパラメータの任意の値に対して保証され,それは,局所目的関数の微分可能性,Lipschitz連続性,または平滑性を必要としない。数値シミュレーションは,提案した方式の有効性を示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. 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 ,  ベクトル ,  ネットワーク ,  最適化手法 ,  微分 ,  費用関数 ,  目的関数 ,  連続性 ,  有効性 ,  エージェント ,  平滑度
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  分散最適化 ,  *制約付最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 分散最適化 ,  決定結合最適化 ,  近位アルゴリズム ,  勾配追跡

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (3件)： 追跡 ,  制約 ,  最適化