非平衡有向网络上求解分布式经济分配问题的原始-对偶算法

摘要：

受电力系统经济分配问题的启发,研究了分布式经济分配问题,其主要目标是在m个智能体组成的非平衡有向网络上最小化m个局部凸代价函数之和.网络中的每个智能体都仅仅知道自己私有的局部凸代价函数,并且同时受到耦合线性约束和局部不等式约束的影响.此外,特别关注每个智能体仅允许通过不平衡有向网络与其内部邻居进行交互的情况.为了分布式地解决上述问题,提出一种新的只需要智能体进行本地计算和本地通信的完全分布式原始-对偶次梯度算法.当网络拓扑是强连通的且权重矩阵是行随机时,理论分析证明本文的算法可以渐进收敛到全局优化问题的最优解.最后,给出了电力系统中分布式经济分配问题的数值仿真,验证了所提出算法的有效性和分析过程的正确性.

关键词：非平衡有向网络、经济分配、分布式优化、原始-对偶算法、渐进收敛

所属期刊栏目：40

分类号：O224(运筹学)

资助基金：重庆市自然科学基金项目cstc2018jcyjAX0810;重庆市教委科学技术研究项目KJ1714355,KJ1501408

在线出版日期：2019-01-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：48-54