論文の概要: Decentralized Optimization in Time-Varying Networks with Arbitrary Delays

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19513v2
• Date: Tue, 01 Oct 2024 18:19:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-03 15:17:39.068037
• Title: Decentralized Optimization in Time-Varying Networks with Arbitrary Delays
• Title（参考訳）: 任意遅延を伴う時間変数ネットワークにおける分散最適化
• Authors: Tomas Ortega, Hamid Jafarkhani,
• Abstract要約: 通信遅延によるネットワークの分散最適化問題を考察する。 そのようなネットワークの例としては、協調機械学習、センサーネットワーク、マルチエージェントシステムなどがある。 通信遅延を模倣するため、ネットワークに仮想非計算ノードを追加し、有向グラフを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.40154714677385
• License:
• Abstract: We consider a decentralized optimization problem for networks affected by communication delays. Examples of such networks include collaborative machine learning, sensor networks, and multi-agent systems. To mimic communication delays, we add virtual non-computing nodes to the network, resulting in directed graphs. This motivates investigating decentralized optimization solutions on directed graphs. Existing solutions assume nodes know their out-degrees, resulting in limited applicability. To overcome this limitation, we introduce a novel gossip-based algorithm, called DT-GO, that does not need to know the out-degrees. The algorithm is applicable in general directed networks, for example networks with delays or limited acknowledgment capabilities. We derive convergence rates for both convex and non-convex objectives, showing that our algorithm achieves the same complexity order as centralized Stochastic Gradient Descent. In other words, the effects of the graph topology and delays are confined to higher-order terms. Additionally, we extend our analysis to accommodate time-varying network topologies. Numerical simulations are provided to support our theoretical findings.
• Abstract（参考訳）: 通信遅延によるネットワークの分散最適化問題を考察する。 そのようなネットワークの例としては、協調機械学習、センサーネットワーク、マルチエージェントシステムなどがある。 通信遅延を模倣するため、ネットワークに仮想非計算ノードを追加し、有向グラフを生成する。 このことは、有向グラフ上の分散最適化ソリューションの調査を動機付けている。 既存のソリューションでは、ノードはアウト学位を知っていると仮定し、適用性は制限される。 この制限を克服するために、DT-GOと呼ばれる新しいゴシップベースのアルゴリズムを導入する。 このアルゴリズムは一般的な有向ネットワーク、例えば遅延や限定的な認知能力を持つネットワークに適用できる。 我々は凸目標と非凸目標の両方に対して収束率を導出し、このアルゴリズムが集中確率勾配Descentと同じ複雑さのオーダーを達成することを示す。 言い換えれば、グラフ位相と遅延の影響は高次項に限られる。 さらに、時間変化のネットワークトポロジに対応するために分析を拡張します。 理論的知見を裏付ける数値シミュレーションが提案されている。

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