Temel Kavramlar
本研究では、分離可能な目的関数と結合制約を持つ分散最適化問題に対して、制約違反のない解を得るための手法を提案する。問題を補助変数を用いて再定式化し、局所的に計算可能な勾配を持つ最適化問題に変換する。これにより、制約違反のない解を得ながら、収束速度の保証も可能となる。
Özet
本研究では、分離可能な目的関数と結合制約を持つ分散最適化問題を扱う。
問題を補助変数を用いて再定式化し、局所的に計算可能な勾配を持つ最適化問題に変換する。
強convex問題に対しては加速双対平均法を用いて解く。収束速度の保証が得られる。
一般convex問題に対しては、補助変数に座標制約を課すことで勾配の有界性を確保し、勾配降下法を用いて解く。
提案手法を制約付きコンセンサス問題に適用し、その有効性を示す。
İstatistikler
制約違反のない解を得ることが重要である。
分散最適化アルゴリズムの多くは非feasible解に収束するが、本手法では常に制約を満たす解が得られる。
Alıntılar
分散最適化問題において、制約違反のない解を得ることは非常に重要である。
制約違反のない解を得ることで、システムの安全性と有効性が保証される。