Abstract-I detta dokument föreslår vi en viktad växelriktning metod för multiplikatorer (ADMM) för att lösa konsensusoptimering problem över ett decentraliserat nätverk. I den föreslagna algoritmen, varje nod har sin lokala objektiv funktion, utbyter sin nuvarande iterat med en delmängd av grannar, bär på lokal beräkning, och så småningom når en optimal och samförståndslösning som minimerar summan av de lokala objektiva funktionerna. Jämfört med den konventionella ADMM som är populär i decentraliserad nätverksoptimering, den viktade ADMM kan minska kommunikationskostnaderna som spenderas i optimeringsprocessen genom att justera viktmatriser, som tilldelar övertygelser på angränsande iterater. Vi bevisar först konvergens och fastställer den linjära konvergensen för den viktade ADMM. För det andra maximerar vi den härledda konvergenshastigheten och får de bästa viktmatriserna på en given topologi. För det tredje, när vi observerar att det är dyrt att utbyta information med alla grannar, maximerar vi konvergenshastigheten samtidigt som vi begränsar antalet kommunikationsbågar. Denna strategi finner en delmängd av bågar inom den underliggande topologin för att uppfylla optimeringsuppgiften samtidigt som det leder till en fördelaktig avvägning mellan antalet iterationer och kommunikationskostnaden per iteration. Numeriska experiment visar att den viktade ADMM har fördelar jämfört med sin konventionella motsvarighet när det gäller att påskynda konvergenshastigheten och minska kommunikationskostnaderna.
I REF, med tanke på en underliggande graf, den viktade ADMM utvecklas genom att ta bort vissa länkar före optimeringsprocessen.
Weighted ADMM for Fast Decentralized Network Optimization
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}