論文の概要: Distributed Finite-Sum Constrained Optimization subject to Nonlinearity
on the Node Dynamics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.14527v1
- Date: Mon, 28 Mar 2022 06:47:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-30 04:51:39.414096
- Title: Distributed Finite-Sum Constrained Optimization subject to Nonlinearity
on the Node Dynamics
- Title（参考訳）: ノードダイナミクスの非線形性を考慮した分散有限和制約最適化
- Authors: Mohammadreza Doostmohammadian, Maria Vrakopoulou, Alireza Aghasi,
Themistoklis Charalambous
- Abstract要約: マルチエージェントネットワーク(MAN)上の凸最適化問題を解くために,分散有限サム(固定サム)割り当て手法を検討する。
本稿では、最適化問題に対する様々な非線形性制約が、分散セットアップ(ネットワーク上の)を介して異なるアプリケーションに対してどのように対処できるかを論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.211043407287827
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Motivated by recent development in networking and parallel data-processing,
we consider a distributed and localized finite-sum (or fixed-sum) allocation
technique to solve resource-constrained convex optimization problems over
multi-agent networks (MANs). Such networks include (smart) agents representing
an intelligent entity capable of communication, processing, and
decision-making. In particular, we consider problems subject to practical
nonlinear constraints on the dynamics of the agents in terms of their
communications and actuation capabilities (referred to as the node dynamics),
e.g., networks of mobile robots subject to actuator saturation and quantized
communication. The considered distributed sum-preserving optimization solution
further enables adding purposeful nonlinear constraints, for example,
sign-based nonlinearities, to reach convergence in predefined-time or robust to
impulsive noise and disturbances in faulty environments. Moreover, convergence
can be achieved under minimal network connectivity requirements among the
agents; thus, the solution is applicable over dynamic networks where the
channels come and go due to the agent's mobility and limited range. This paper
discusses how various nonlinearity constraints on the optimization problem
(e.g., collaborative allocation of resources) can be addressed for different
applications via a distributed setup (over a network).
- Abstract（参考訳）: 近年のネットワークと並列データ処理の発展により,マルチエージェントネットワーク(MAN)上の資源制約付き凸最適化問題を解くために,分散化および局所化有限サム(固定サム)割り当て手法が検討されている。
このようなネットワークには、コミュニケーション、処理、意思決定が可能な知的実体を表す(スマート)エージェントが含まれる。
特に,例えば,アクチュエータ飽和や量子化通信を受ける移動ロボットのネットワークなどにおいて,エージェントの通信やアクティベーション能力(ノードダイナミクスと呼ばれる)の観点から,エージェントのダイナミクスに実用的な非線形制約を課す問題を考える。
この分散和保存最適化法により、例えば符号ベースの非線形性のような目的のある非線形制約を加えることで、予め定義された時間内に収束したり、障害環境下でのインパルスノイズや乱れに対して頑健になる。
さらに,エージェント間の最小限のネットワーク接続条件下でコンバージェンスを実現することができ,エージェントの移動性や範囲の制限により,チャネルが行き来する動的ネットワーク上でソリューションが適用可能である。
本稿では、最適化問題(例えばリソースの協調配置)における様々な非線形性制約が、分散セットアップ(ネットワーク上の)を介して異なるアプリケーションに対してどのように対処できるかを論じる。
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