論文の概要: Optimization and Learning in Open Multi-Agent Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16847v1
• Date: Tue, 28 Jan 2025 10:40:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 16:39:59.781692
• Title: Optimization and Learning in Open Multi-Agent Systems
• Title（参考訳）: オープンマルチエージェントシステムにおける最適化と学習
• Authors: Diego Deplano, Nicola Bastianello, Mauro Franceschelli, Karl H. Johansson,
• Abstract要約: 本稿では,「オープンネットワーク」における多種多様な問題に対処する新しい分散アルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは動的コンセンサス(英語版)の解決や,興味のあるメトリクスの追跡に使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0249620437941
• License:
• Abstract: Modern artificial intelligence relies on networks of agents that collect data, process information, and exchange it with neighbors to collaboratively solve optimization and learning problems. This article introduces a novel distributed algorithm to address a broad class of these problems in "open networks", where the number of participating agents may vary due to several factors, such as autonomous decisions, heterogeneous resource availability, or DoS attacks. Extending the current literature, the convergence analysis of the proposed algorithm is based on the newly developed "Theory of Open Operators", which characterizes an operator as open when the set of components to be updated changes over time, yielding to time-varying operators acting on sequences of points of different dimensions and compositions. The mathematical tools and convergence results developed here provide a general framework for evaluating distributed algorithms in open networks, allowing to characterize their performance in terms of the punctual distance from the optimal solution, in contrast with regret-based metrics that assess cumulative performance over a finite-time horizon. As illustrative examples, the proposed algorithm is used to solve dynamic consensus or tracking problems on different metrics of interest, such as average, median, and min/max value, as well as classification problems with logistic loss functions.
• Abstract（参考訳）: 現代の人工知能は、データを収集し、情報を処理し、それを隣人と交換して最適化と学習の問題を共同で解決するエージェントのネットワークに依存している。 本稿では、自律的な決定、異種資源の可用性、DoS攻撃などの要因により、参加エージェントの数が異なる可能性がある「オープンネットワーク」において、これらの問題に対処する新しい分散アルゴリズムを提案する。 現在の文献を拡張して、提案アルゴリズムの収束解析は、新しく開発された "Theory of Open Operators" に基づいており、これは、時間とともに更新されるコンポーネントの集合が変化するときに、オペレータをオープンとして特徴付け、異なる次元と構成の点列に作用する時間変化演算子をもたらす。 ここで開発された数学的ツールと収束結果は、有限時間地平線上の累積性能を評価する後悔に基づく指標とは対照的に、オープンネットワークにおける分散アルゴリズムの評価のための一般的なフレームワークを提供する。 実例として, 提案アルゴリズムは, 平均, 中央値, min/max値, およびロジスティック損失関数を用いた分類問題など, 興味のある指標に対する動的コンセンサスや追跡問題を解くために用いられる。

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