Core Concepts
ビザンチン的敵対者に対する耐性を持つスケーラブルな分散最適化アルゴリズムの提供。
Abstract
この論文では、マルチ次元関数におけるビザンチン的敵対者に対する耐性を持つ2つの分散最適化アルゴリズムが提案されています。これらのアルゴリズムは、各イテレーションで極端な状態を除去し、正規エージェントの状態が収束することを示しています。特に、アルゴリズム1は補助点を使用して各正規ノードが真の最小値に収束することを保証し、アルゴリズム2はより広い条件下で収束します。これらのアルゴリズムは統計的仮定や局所関数の冗長性に依存せず、一般的なネットワークで収束保証を提供します。
Stats
ビザンチン的エージェント数: F (未知)
最小値保証条件付きネットワークトポロジー要件あり
正規エージェント状態が有界領域に収束することが示されている
Quotes
"Recent attempts to address this issue focus on single dimensional functions, or assume certain statistical properties of the functions at the agents."
"Our schemes involve two filters, a distance-based filter and a min-max filter, which each remove neighborhood states that are extreme at each iteration."
"We show that these algorithms can mitigate the impact of up to F Byzantine agents in the neighborhood of each regular agent."
"Our work represents the first attempt to provide convergence guarantees in a geometric sense, characterizing a region where all states are ensured to converge to."
"The algorithm proposed in that work achieves convergence to a stationary point up to a constant error but does not ensure asymptotic consensus."