A Fully Parallel Distributed Algorithm for Nonsmooth Convex Optimization With Coupled Constraints: Applications to Distributed Consensus-Based Optimization and Distributed Resource Allocation

doi:10.1109/TAC.2025.3563112

A Fully Parallel Distributed Algorithm for Nonsmooth Convex Optimization With Coupled Constraints: Applications to Distributed Consensus-Based Optimization and Distributed Resource Allocation

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Seyyed Shaho Alaviani

DOI：10.1109/TAC.2025.3563112

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本文旨在研究在满足全局耦合仿射等式和不等式约束的网络中，对凸函数之和进行协同优化，其中每个代理仅知道部分信息。所提出的离散时间**fully parallel** **distributed**算法是**first**此类算法，因为它不需要在每个时间步长调整步长、(sub)gradient，和/或求解子问题。该算法能够针对**any**局部凸成本函数（无需可微性或Lipschitz连续性）和**any**局部凸约束集（紧致或无界）的代理，在**any**无向静态（非切换）网络中同步协议下收敛至**optimal**解。该问题的重要应用包括分布式一致性优化和分布式资源分配。所采用的**technique**为开发其他多种fully parallel distributed算法提供了动机和指导。最后，通过电力系统中的分布式经济调度数值实例来验证结果的效能。

Keyword:

Coupled constraints

distributed optimization

fully parallel algorithms

resource allocation

A Fully Parallel Distributed Algorithm for Nonsmooth Convex Optimization With Coupled Constraints: Applications to Distributed Consensus-Based Optimization and Distributed Resource Allocation

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