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Distributed Mirror Descent for Nonconvex Constrained Optimization
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DOI：10.1007/978-981-95-1103-7_29.png)
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摘要
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本文关注一类具有以下关键特征的分布式在线约束优化问题：i) 多个耦合约束的复杂耦合特性；ii) 时变有向图的时间动态不平衡性；iii) 局部成本函数的非凸性。为有效应对这些复杂挑战，提出了一种原始-对偶近端镜像下降（PDPMD）算法。此外，采用辅助变量来抵消时变有向图引起的不平衡。进一步证明，在满足某些温和条件下，所提出的方法以次线性收敛率达到平稳点。最后，通过数值示例验证了所提出算法的有效性。
Keyword:
Distributed nonconvex optimization
Time-varying unbalanced digraphs
Multiple coupled constraints
Online learning
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I
IF:
0
论文数:
31
被引数:
0
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引用论文
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