Abstract-Vi föreslår en asynkron, decentraliserad algoritm för konsensusoptimering. Algoritmen körs över ett nätverk där agenterna kommunicerar med sina grannar och utför lokala beräkningar. I den föreslagna algoritmen kan varje agent beräkna och kommunicera självständigt vid olika tidpunkter, under olika tidsperioder, med den information den har även om den senaste informationen från sina grannar ännu inte är tillgänglig. En sådan asynkron algoritm minskar den tid som agenter annars skulle slösa sysslolös på grund av kommunikationsförseningar eller på grund av att deras grannar är långsammare. Det eliminerar också behovet av en global klocka för synkronisering. Matematiskt innebär algoritmen både primära och dubbla variabler, använder fasta steg-storleksparametrar, och konvergerar tydligt till den exakta lösningen under ett slumpmässigt agent antagande och både avgränsade och obegränsade fördröjning antaganden. När algoritmen körs synkront utför den lika bra som befintliga konkurrenskraftiga synkrona algoritmer som PG-EXTRA, som avviker utan synkronisering. Numeriska experiment bekräftar de teoretiska resultaten och illustrerar den föreslagna algoritmens prestanda.
För decentraliserad, asynkron konsensusoptimering utökar REF den befintliga PG-EXTRA och visar konvergens av algoritmen.
Decentralized Consensus Optimization With Asynchrony and Delays
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal and Information Processing over Networks', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal and Information Processing over Networks', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}