Wasserstein共识ADMM
最优化与控制
2023-09-15 v1
摘要
我们引入Wasserstein共识交替方向乘子法（ADMM）及其熵正则化版本：Sinkhorn共识ADMM，以求解具有凸可加目标的测度值优化问题。随机预测与学习中的若干关注问题可归为此类测度值凸可加优化形式。所提算法将标准欧氏ADMM的一个变体推广到概率测度空间，但与其欧氏对应物有显著不同。具体而言，我们推导了一种双层ADMM算法，其中外层是概率测度空间上的共识ADMM变体，内层是欧氏ADMM变体。所得计算框架特别适用于通过分布式计算求解Wasserstein梯度流。我们用 illustrative 数值例子展示了所提框架。
引用
@article{arxiv.2309.07351,
title = {Wasserstein Consensus ADMM},
author = {Iman Nodozi and Abhishek Halder},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.07351},
year = {2023}
}