Vi anser att ett nätverk av agenter som gemensamt löser ett globalt optimeringsproblem, där den objektiva funktionen är summan av privatkända lokala objektiva funktioner hos agenterna och beslutsvariablerna är kopplade via linjära begränsningar. Den senaste litteraturen fokuserade på specialfall av denna formulering och studerade deras distribuerade lösning genom antingen subgradientbaserade metoder med O(1/ ε k) konvergenshastighet (där k är iterationsnummer) eller alternativriktionsmetod för multiplikatorer (ADMM) baserade metoder, som kräver en synkron implementation och en globalt känd ordning på agenterna. I detta dokument presenterar vi en ny asynkron ADMM baserad distribuerad metod för den allmänna formuleringen och visar att den konvergerar med hastigheten O (1/k).
När det gäller att lösa problem med konvexa separerbara objektiva och linjära begränsningar föreslog REF att multiplikatorernas växelriktningsmetod (ADMM) skulle tillämpas på ett asynkront och fördelningsmässigt sätt.
On the O(1=k) convergence of asynchronous distributed alternating Direction Method of Multipliers
{'venue': '2013 IEEE Global Conference on Signal and Information Processing', 'journal': '2013 IEEE Global Conference on Signal and Information Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}