带量化通信的分布式聚合优化

本文关注通信瓶颈下的聚合优化问题。聚合优化旨在最小化局部代价函数之和。每个代价函数不仅依赖于局部状态变量，还依赖于全局状态变量函数的和。目标是在无中央协调器的智能体网络上通过分布式计算和局部高效通信求解聚合优化问题。利用变量跟踪方法寻求全局状态变量，并采用量化方案降低优化过程中的通信开销，我们开发了一种称为 D-QAGT 的新型分布式量化算法，以有限比特通信跟踪最优变量。尽管量化可能损失传输信息，我们的算法仍能以线性收敛速率达到精确最优解。在最优布点问题上进行了仿真实验以验证理论结果的正确性。