用于约束分布式优化的惩罚Push-Sum算法及其在智能电网能量管理中的应用
信号处理
2019-05-28 v1
摘要
我们研究时变多智能体网络上的分布式凸约束优化。每个智能体可获取其自身的局部代价函数、局部约束以及其实时出邻居数量。集体目标是在所有约束集合上最小化代价函数之和。我们利用push-sum协议以解决该分布式优化问题。我们通过引入适当的惩罚函数与惩罚参数选择，将迄今在无人约束优化背景下研究的push-sum优化算法适配于凸约束优化。在对梯度的一些附加技术假设下，我们证明了基于惩罚的分布式push-sum算法收敛至全局目标函数的最优值。我们将所提基于惩罚的push-sum算法应用于智能电网中的分布式能量管理问题，并讨论了该新方法相较于现有方法的优势。
引用
@article{arxiv.1905.11104,
title = {Penalized Push-Sum Algorithm for Constrained Distributed Optimization with Application to Energy Management in Smart Grid},
author = {Tatiana Tatarenko and Jan Zimmermann and Volker Willert andJürgen Adamy},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.11104},
year = {2019}
}