Syftet är att lösa storskaliga optimeringsproblem, detta papper studier distribuerade optimeringsmetoder baserade på den alternerande riktning metod multiplikatorer (ADMM). Genom att formulera optimeringsproblemet som ett konsensusproblem kan ADMM användas för att lösa konsensusproblemet på ett helt parallellt sätt över ett datornätverk med en stjärna topologi. Men traditionell synkroniserad beräkning skalas inte väl med problemstorleken, eftersom algoritmens hastighet begränsas av de långsammaste arbetarna. Detta gäller särskilt i ett heterogent nätverk där datornoder upplever olika beräknings- och kommunikationsförseningar. I detta dokument föreslår vi en asynkron distribuerad ADMM (AD-ADMM), som effektivt kan förbättra tidseffektiviteten för distribuerad optimering. Vårt huvudsakliga intresse ligger i att analysera konvergensvillkoren för AD-ADMM, under den populära delvis asynkrona modellen, som definieras utifrån en maximal tolerabel fördröjning av nätverket. Särskilt genom att överväga allmänna och möjligen icke-konvexa kostnadsfunktioner visar vi att AD-ADMM är garanterad att konvergera till uppsättningen Karush-Kuhn-Tucker (KKT) punkter så länge algoritmparametrarna väljs på lämpligt sätt enligt nätverksfördröjningen. Vi illustrerar vidare att ADMM:s asynkroni måste hanteras med försiktighet, eftersom en liten förändring av genomförandet av AD-ADMM kan äventyra algoritmkonvergensen, även under standardkonvex inställning.
Chang och Al. REF studerade asynkrona distribuerade optimeringar baserade på multiplikatorernas växelriktningsmetod (ADMM).
Asynchronous Distributed ADMM for Large-Scale Optimization—Part I: Algorithm and Convergence Analysis
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}