Abstract-Vi anser att ett konvext okonstruerat optimeringsproblem uppstår i ett nätverk av agenter vars mål är att gemensamt optimera summan av de enskilda agentens objektiva funktioner genom lokala beräkningar och kommunikationer. För detta problem använder vi medelalgoritmer för att utveckla distribuerade subgradienta metoder som kan fungera över en tidsvarierande topologi. Vårt fokus ligger på konvergensgraden för dessa metoder och försämringen av prestandan när endast kvantiserad information finns tillgänglig. Baserat på våra senaste resultat på konvergenstiden för distribuerade medelvärdesalgoritmer, härleder vi förbättrade övre gränser på konvergensgraden för den icke kvantifierade subgradientmetoden. Vi föreslår sedan en distribuerad subgradientmetod under den ytterligare begränsningen att agenter endast kan lagra och kommunicera kvantiserad information, och vi tillhandahåller gränser för dess konvergensgrad som belyser beroendet av antalet kvantiseringsnivåer.
Nedić m.fl. REF ansågs vara ett konvext optimeringsproblem, där en uppsättning agenter tillsammans minimerar en summa av individuella objektiva funktioner.
Distributed subgradient methods and quantization effects
{'venue': '2008 47th IEEE Conference on Decision and Control', 'journal': '2008 47th IEEE Conference on Decision and Control', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}