基于 RNNs 的分散部分一致约束优化算法
最优化与控制
2021-03-23 v1
摘要
本技术札记提出带不等式约束的分散部分一致优化，并推导了一种基于多个互联递归神经网络（RNNs）的连续时间算法来求解所得优化问题。首先，构造源于拉普拉斯矩阵的部分一致矩阵以处理部分一致约束。此外，利用非光滑分析与基于 Lyapunov 的技术，进一步保证了所设计算法的收敛性质。最后，通过给出若干算例展示了所得结果的有效性。
引用
@article{arxiv.2103.11659,
title = {A RNNs-based Algorithm for Decentralized-partial-consensus Constrained Optimization},
author = {Zicong Xia and Yang Liu and Jianlong Qiu and Qihua Ruan and Jinde Cao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.11659},
year = {2021}
}