Abstract-I denna uppsats studerar vi två problem som ofta uppstår i olika tillämpningar som uppstår i trådlösa sensornätverk. Dessa är problemet med att nå en överenskommelse om värdet av lokala variabler i ett nätverk av beräkningsagenter och problemet med samarbetslösning till ett konvext optimeringsproblem, där den objektiva funktionen är den sammanlagda summan av lokala konvexa objektiva funktioner. Vi införlivar närvaron av en slumpmässig kommunikationsgraf mellan agenterna i vår modell som en mer realistisk abstraktion av skvaller och sända kommunikationsprotokoll i ett trådlöst nätverk. En tillagd ingrediens är förekomsten av lokala begränsningar uppsättningar som de lokala variablerna för varje agens begränsas. Vår modell gör det möjligt för de objektiva funktionerna att vara icke-differentierbara och rymmer närvaron av bullriga kommunikationslänkar och subgradienta fel. För samförståndsproblemet tillhandahåller vi en algoritm med minskande stegstorlek som garanterar asymptotisk konvergens. Den distribuerade optimeringsalgoritmen använder två avtagande stegstorlekssekvenser för att ta hänsyn till kommunikationsbuller och subgradientfel. Vi fastställer villkor för dessa stegstorlekar enligt vilka vi kan uppnå den dubbla uppgiften att nå samförstånd och konvergens till den optimala uppsättningen med sannolikhet ett. I båda fallen anser vi att konstant steg storlek beteende av algoritmen och fastställa asymptotiska fel gränser.
Algoritmen i REF optimerar dock det konvexa målet för att härleda ett fel som är bundet till det kräver avgränsad domän och varje term i den objektiva funktionen för att vara starkt konvex.
Distributed Asynchronous Constrained Stochastic Optimization
{'venue': 'IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing', 'journal': 'IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}