Vi tar itu med problemet med att lösa konvexa optimeringsproblem med många icke-linjära begränsningar i en distribuerad miljö. Vårt tillvägagångssätt bygger på en utvidgning av multiplikatormetoden (ADMM) med alternerande riktning. Även om det har uppfunnits för årtionden sedan, ADMM hittills kan tillämpas endast på obestridda problem och problem med linjär jämlikhet eller ojämlikhet begränsningar. Vår förlängning kan direkt hantera godtyckliga ojämlikhet begränsningar. Den kombinerar förmågan hos ADMM att lösa konvexa optimeringsproblem i en distribuerad miljö med förmågan hos Augmented Lagrangian metod för att lösa begränsade optimeringsproblem, och som vi visar, ärver den konvergensgarantier för både ADMM och Augmented Lagrangian metod.
Till exempel har REF studerat den direkta utvidgningen av ADMM till konvexa tvåblocksproblem med kopplade icke-linjära men separerbara begränsningar.
Distributed Convex Optimization with Many Non-Linear Constraints