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Event-Triggered Zero-Gradient-Sum Distributed Constrained Optimization Over Jointly Connected Balanced Digraphs
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PRE
AI
DOI：10.1109/TNSE.2025.3559905.png)
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摘要
En 中文
在分布式优化（DO）领域，期望设计一种在切换图上处理一般约束时具有较低通信负担的分布式算法。一种有前景的方法是零梯度和（ZGS）算法。然而，现有的基于ZGS的离散时间算法仅限于固定网络结构上的无约束DO。本文首先针对这一空白，提供了一种用于在一致联合强连通（UJSC）和平衡有向图上求解等式约束DO的事件触发ZGS（ET-ZGS）算法。推导了固定步长的充分条件，以保证切换图上的收敛性。具体而言，当应用于固定连通图时，所提出的算法在解决等式约束DO时采用典型ET策略实现线性收敛；对于UJSC图，它使无约束DO实现线性收敛。为进一步处理不等式约束，提出了一种嵌入有限时间最大一致协议的分布式路径跟踪ET-ZGS算法，利用类似于内点法的障碍法。最后，进行了两个数值示例以验证所提出算法的效率。
Keyword:
Constrained distributed optimization
zero-gradient-sum (ZGS) method
event-triggered scheme
linear convergence
switching digraphs
期刊
I
IF:
7.9
论文数:
2.6K
被引数:
10.0K
机构
引用论文
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