Fugu-MT 論文翻訳(概要): Distributed Maximum Consensus over Noisy Links

論文の概要: Distributed Maximum Consensus over Noisy Links

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18509v2
Date: Mon, 17 Jun 2024 10:38:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-19 05:17:19.352866
Title: Distributed Maximum Consensus over Noisy Links
Title（参考訳）: 雑音リンク上の分散最大合意
Authors: Ehsan Lari, Reza Arablouei, Naveen K. D. Venkategowda, Stefan Werner,
Abstract要約: 我々は、ノイズロスト分散最大コンセンサス(RD-MC)と呼ばれる分散アルゴリズムを導入する。提案手法では,分散最適化問題として最大コンセンサス問題を再定義する。 RD-MCは,既存の最大合意アルゴリズムに比べて通信リンクノイズに対してかなり頑健であることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.317370564091531
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We introduce a distributed algorithm, termed noise-robust distributed maximum consensus (RD-MC), for estimating the maximum value within a multi-agent network in the presence of noisy communication links. Our approach entails redefining the maximum consensus problem as a distributed optimization problem, allowing a solution using the alternating direction method of multipliers. Unlike existing algorithms that rely on multiple sets of noise-corrupted estimates, RD-MC employs a single set, enhancing both robustness and efficiency. To further mitigate the effects of link noise and improve robustness, we apply moving averaging to the local estimates. Through extensive simulations, we demonstrate that RD-MC is significantly more robust to communication link noise compared to existing maximum-consensus algorithms.
Abstract（参考訳）: 本稿では,雑音の多い通信リンクが存在する場合のマルチエージェントネットワーク内の最大値を推定する分散アルゴリズムRD-MCを提案する。提案手法では,最大収束問題を分散最適化問題として再定義し,乗算器の交互方向法を用いて解を求める。複数のノイズ破損推定セットに依存する既存のアルゴリズムとは異なり、RD-MCは単一のセットを採用し、堅牢性と効率性を向上させる。リンクノイズの影響を緩和し、ロバスト性を向上させるため、移動平均化を局所推定に適用する。大規模なシミュレーションにより,RD-MCは既存の最大合意アルゴリズムに比べて通信リンクノイズに対してかなり頑健であることを示す。

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