日本語タイトル#
制御に基づくオンライン分散最適化
英文タイトル#
Control-Based Online Distributed Optimization
日本語摘要#
本論文では、制御理論技術を利用した新しいオンライン分散最適化アルゴリズムのクラスを設計します。まず、二次コストに焦点を当て、その変動の内部モデルを知っていると仮定します。この設定の下で、アルゴリズム設計をロバスト制御問題として定式化し、完全に分散したアルゴリズムを生成することを示します。また、内部モデルを取得するための分散ルーチンも提供します。アルゴリズムが最適解の列に正確に収束することを示します。異なるパラメータの選択に対するアルゴリズムの性能を経験的に評価します。さらに、不正確な内部モデルを持つ二次問題と非二次問題に対するアルゴリズムの性能も評価し、両方のシナリオで他のアルゴリズムより優れていることを示します。
英文摘要#
In this paper we design a novel class of online distributed optimization algorithms leveraging control theoretical techniques. We start by focusing on quadratic costs, and assuming to know an internal model of their variation. In this set-up, we formulate the algorithm design as a robust control problem, showing that it yields a fully distributed algorithm. We also provide a distributed routine to acquire the internal model. We show that the algorithm converges exactly to the sequence of optimal solutions. We empirically evaluate the performance of the algorithm for different choices of parameters. Additionally, we evaluate the performance of the algorithm for quadratic problems with inexact internal model and non-quadratic problems, and show that it outperforms alternative algorithms in both scenarios.
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