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Local consensus based multi-objective distributed optimization and its application
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.sysconle.2025.106290.png)
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摘要
En 中文
在多智能体网络中，智能体的目标往往相互冲突。大多数现有的分布式优化模型优化单一性能指标，这通常是个体目标的加权和，因此无法完全反映目标间的权衡。本文研究了多智能体系统中具有局部最优共识的多目标分布式凸优化问题。提出了一种基于ϵ约束方法的多目标分布式优化算法，并证明了该算法的收敛性。通过改变ϵ值，该算法能为决策者提供一组代表性的有效解，以辅助决策分析。所提出方法的有效性通过两个数值仿真示例进行了验证。此外，所提算法被应用于分布式数据存储下的分类问题。实验结果表明，所提算法能够有效解决大规模分布式数据存储下的多目标优化问题。
Keyword:
Multi-objective distributed optimization
Local consensus constraint
-constraint method
Pareto frontier
期刊
S
IF:
2.5
论文数:
161
被引数:
0
机构
引用论文
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