【摘 要】
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研究多个体网络中所有个体目标函数之和最小值问题,其中每个个体仅知其自身目标函数且仅可与其邻居个体交互信息。鉴于个体目标函数通常非光滑,同时个体间单变量信息通信有一
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研究多个体网络中所有个体目标函数之和最小值问题,其中每个个体仅知其自身目标函数且仅可与其邻居个体交互信息。鉴于个体目标函数通常非光滑,同时个体间单变量信息通信有一定局限性,本文提出一种分布式流言push-sum无梯度算法求解此优化问题。假设每个个体都具有一个服从泊松分布的控制时钟,时钟的每次转动表示随机选择的个体之间进行信息更新。进一步地,在网络连通条件下证明了所提算法的收敛性。数值仿真结果表明,与现有的分布式流言无梯度优化算法相比,本文算法具有更快的收敛速度。
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