分散最適化

insight - 分散最適化

多エージェント線形二次ネットワーク制御における近似勾配法の収束性と性能向上を提案する。

アルゴリズムの効率性と収束性を示す。

分散ネットワークにおける通信コストと局所計算コストの違いを考慮し、最適なデータ分割を行うことで、分散最適化アルゴリズムの実行時間を短縮できる。

ポート・ハミルトン理論に基づく分散最適化アルゴリズムを提案し、パラメータに依存せずに収束性を保証する。

分散最適化問題において、各エージェントが最適化変数の一部のみを必要とする部分的分離構造を活用することで、通信オーバーヘッドと記憶容量を大幅に削減できる。

本稿では、時間変化グラフ上における分散最適化問題に対して、高速化勾配追跡アルゴリズムを提案し、その収束速度を従来手法と比較して大幅に改善しました。

本論文では、データの類似性を利用することで通信効率を大幅に向上させた、分散型変分不等式問題のための新しい確率的近接アルゴリズム、PAUSを提案する。

クリークワイズ結合問題に対する新たな分散最適化アルゴリズムを提案し、従来のペアワイズ結合問題を超えた幅広い応用可能性を示すとともに、その分析を通じてNIDSなどの既存アルゴリズムの性能向上と新たな知見を提供する。

本稿では、複数ロボットの協調動作に必要な最適化問題を分散的に解くための手法を3つの主要なカテゴリ（分散型一次手法、分散型逐次凸計画法、交互方向乗数法（ADMM））に分類し、それぞれの特性やロボット工学への応用可能性について解説する。

本論文では、各エージェントが非平滑成分と平滑成分を含む局所目的関数を扱う、マルチエージェント最小化問題を解決するための、バックトラッキングラインサーチを用いた分散型一次アルゴリズムを提案する。