基于 ADMM 的动态共享
最优化与控制
2017-03-16 v2
摘要
在本文中，我们研究共享问题的动态版本，其中最小化一个动态系统代价函数，该函数由子系统的时变局部代价和整个系统的共享时变代价组成。提出一种动态交替方向乘子法（ADMM）以在线方式跟踪动态优化问题的变化最优点。我们分析了动态 ADMM 的收敛性质，并表明在几个标准技术假设下，动态 ADMM 的迭代线性收敛到时变最优点的一些邻域。这些邻域的大小取决于动态目标函数的漂移：动态目标函数随时间演化越剧烈，这些邻域的大小越大。我们还研究了漂移对动态 ADMM 稳态收敛行为的影响。最后，给出了两个数值例子，即一个动态共享问题和动态最小绝对收缩和选择算子（LASSO），以证实所提动态 ADMM 的有效性。观察到动态 ADMM 能够快速准确地跟踪时变最优点。对于动态 LASSO，动态 ADMM 与基准离线优化器相比具有竞争性能，而前者比后者具有显著的计算优势。
引用
@article{arxiv.1702.03874,
title = {Dynamic Sharing Through the ADMM},
author = {Xuanyu Cao and K. J. Ray Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1702.03874},
year = {2017}
}