Abstract-Vi anser att en decentraliserad online konvex optimering problem i ett nätverk av agenter, där varje agent styr endast en koordinat (eller en del) av den globala beslut vektorn. För ett sådant problem föreslår vi två decentraliserade varianter (ODA-C och ODA-PS) av Nesterovs ursprungliga algoritm med dubbla medelvärden. I ODA-C genomför agenterna en generalisering av den lokala dynamiken för informationsutbyte som Li och Marden nyligen föreslog [1] över en statisk oriktad graf för att mildra meningsskiljaktigheterna om uppdateringarna av primärvektorn. I ODA-PS genomför agenterna den sändningsbaserade push-sum dynamiken [2] över en tidsvarierande sekvens av enhetligt anslutna digrafer. Vi visar att ånger gränserna i båda fallen har sublinjär tillväxt av O ( Ă T ), med tidshorisonten T, när stegize är av formen 1/ Ă t och de objektiva funktionerna är Lipschitzkontinuerliga konvexa funktioner med Lipschitz gradienter. Vi implementerar även de föreslagna algoritmerna på ett sensornätverk för att komplettera vår teoretiska analys.
Referens Ref utnyttjade koordinatuppdateringsprotokoll i DDA när den globala objektiva funktionen är oskiljaktig.
Coordinate Dual Averaging for Decentralized Online Optimization with Nonseparable Global Objectives
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}