量化分布式在线无投影凸优化
最优化与控制
2023-05-09 v2
摘要
本文研究时变多智能体网络上的在线分布式凸约束优化问题。该网络中的智能体通过与邻居交换信息和局部计算来协作最小化全局目标函数。由于通信信道的容量或带宽通常有限，引入随机量化器以减少传输比特数。通过融入该量化器，我们提出了一种量化分布式在线无投影优化算法，能够节省通信资源与计算成本。针对量化器不同的参数设置，我们建立了所提算法相应的动态遗憾上界，并揭示了收敛性能与量化效应之间的权衡。最后，通过分布式在线线性回归问题的仿真说明了理论结果。
引用
@article{arxiv.2302.13559,
title = {Quantized Distributed Online Projection-free Convex Optimization},
author = {Wentao Zhang and Yang Shi and Baoyong Zhang and Kaihong Lu and Deming Yuan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.13559},
year = {2023}
}