I detta dokument behandlas problemet med att minimera det förväntade värdet av en (eventuellt icke konvex) kostnadsfunktion som är parameteriserad med en slumpmässig (vektor) variabel, när förväntningarna inte kan beräknas exakt (t.ex. eftersom statistiken över de slumpmässiga variablerna är okänd och/eller den beräkningsmässiga komplexiteten är oöverkomlig). Klassiska stokastiska gradient metoder för att lösa detta problem kan lida av långsam konvergens. I detta dokument föreslår vi en stokastisk parallell Successiv Convex Catimation-baserad (bästa-respons) algoritm för allmän nonconvex stokastisk sum-utility optimering problem, som uppstår naturligt i utformningen av multi-agent nätverk. Den föreslagna nya nedbrytningsmetoden gör det möjligt för alla användare att uppdatera sina optimeringsvariabler parallellt genom att lösa en sekvens av starkt konvexa underproblem, en för varje användare. Nästan säker på att konvergensen till stationära punkter är bevisad. Vi anpassar sedan den algoritmiska ramen för att lösa problemet med maximering av den stokastiska summan över frekvensselektiva interferenskanaler (SISO), multi-input-multiple-output (MIMO) och MIMO multiple-access-kanaler (MIMO). Numeriska resultat bekräftar att de föreslagna algoritmerna kan konvergera snabbare än toppmoderna stokastiska gradientscheman och samtidigt uppnå samma (eller bättre) summor.
I REF föreslås en stokastisk parallell SCA-metod för icke-konvexa stokastiska optimeringsproblem i multiagentnätverk.
A Parallel Decomposition Method for Nonconvex Stochastic Multi-Agent Optimization Problems
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}