이 논문은 분산 최적화 문제에 대한 새로운 알고리즘 CPCA를 제안한다. CPCA는 다음과 같은 특징을 가진다:
경사 정보 없이도 ε-전역 최적 해를 얻을 수 있다. 이를 위해 국소 목적 함수를 다항식으로 근사하고, 이 근사 다항식을 합의 기반 방식으로 전파한다.
반복 과정에서 함수 값 평가 횟수와 통신량이 적어 효율적이다. 기존 알고리즘과 달리 CPCA는 반복마다 함수 값을 평가하지 않고, 근사 다항식의 계수만을 교환한다.
분산 종료 기준을 도입하여 정확도 요구 사항이 충족되면 자동으로 종료된다.
구체적으로, CPCA는 다음 3단계로 구성된다:
이를 통해 CPCA는 비볼록 목적 함수에 대해 ε-전역 최적 해를 효율적으로 얻을 수 있다.
Başka Bir Dile
kaynak içeriğinden
arxiv.org
Önemli Bilgiler Şuradan Elde Edildi
by Zhiyu He,Jia... : arxiv.org 04-23-2024
https://arxiv.org/pdf/2008.00252.pdfDaha Derin Sorular