Olika distribuerade optimeringsmetoder har utvecklats för att lösa problem som har enkla lokala begränsningar och vars objektiva funktion är summan av lokala kostnadsfunktioner för distribuerade agenter i ett nätverk. Motiverad av nya tillämpningar i smarta rutnät och distribuerad gles regression, distribuerade detta papper metoder för att lösa allmänna problem som har en kopplad global kostnadsfunktion och har ojämlikhet begränsningar. Vi överväger ett nätverksscenario där varje agent inte har någon global kunskap och endast kan få tillgång till sina lokala kartläggnings- och begränsningsfunktioner. För att lösa detta problem på ett distribuerat sätt föreslår vi en samförståndsbaserad distribuerad primär-dual perturbation (PDP) algoritm. I algoritmen använder agenter den genomsnittliga konsensustekniken för att uppskatta de globala kostnads- och begränsningsfunktionerna genom att utbyta meddelanden med grannar, och under tiden använda en lokal primär-dual perturbed subgradient metod för att närma sig en global optimal. Den föreslagna PDP-metoden kan inte bara hantera smidiga ojämlikhet begränsningar men också icke-smooth begränsningar såsom vissa gleshet främjar begränsningar som uppstår i gles optimering. Vi bevisar att den föreslagna PDP-algoritmen konvergerar till en optimal primal-dual lösning av det ursprungliga problemet, under standardproblem och nätverksantaganden. Numeriska resultat som illustrerar den föreslagna algoritmens prestanda för ett problem med distribuerad efterfrågeflexibilitet i smarta nät presenteras också.
En variation av denna metod studeras också i REF för det fall där varje agent har en lokal ojämlikhet begränsning set.
Distributed Constrained Optimization by Consensus-Based Primal-Dual Perturbation Method
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}