基于相对状态符号信息的分布式优化算法

摘要：

针对网络化多智能体的分布式优化问题,本文讨论一种只利用邻居相对状态的符号信息的分布式算法.该算法不要求与图相关的权重矩阵是双随机矩阵.首先利用优化理论中的惩罚函数法解释该算法,然后分析算法在静态图上的收敛性以及收敛速度.与现有使用邻居相对状态的完整信息的分布式梯度下降算法相比,所提算法的收敛速度并没有本质上降低.另一方面,将所提算法扩展到确定性和随机性的时变图上,并给出相应的收敛性结论.最后,通过数值仿真实验验证算法的有效性.

关键词：分布式优化、多智能体网络、相对状态符号、惩罚函数法、次梯度方法

所属期刊栏目：10

分类号：TP13(自动化基础理论)

资助基金：国家重点研发计划2017YFC0805310;国家自然科学基金61722308

在线出版日期：2019-01-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：647-657