Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Asynchronous Decentralised Optimisation Algorithm for Nonconvex Problems

論文の概要: An Asynchronous Decentralised Optimisation Algorithm for Nonconvex Problems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22311v1
Date: Wed, 30 Jul 2025 00:55:17 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-31 16:14:17.913086
Title: An Asynchronous Decentralised Optimisation Algorithm for Nonconvex Problems
Title（参考訳）: 非凸問題に対する非同期分散最適化アルゴリズム
Authors: Behnam Mafakheri, Jonathan H. Manton, Iman Shames,
Abstract要約: 本稿では,非分散最適化と分散エージェントのネットワークについて考察する。我々はランダム化に基づくADMMアルゴリズムを開発した。 Douglas ラフフォード・ブロックのエージェント。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2689702143620147
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: In this paper, we consider nonconvex decentralised optimisation and learning over a network of distributed agents. We develop an ADMM algorithm based on the Randomised Block Coordinate Douglas-Rachford splitting method which enables agents in the network to distributedly and asynchronously compute a set of first-order stationary solutions of the problem. To the best of our knowledge, this is the first decentralised and asynchronous algorithm for solving nonconvex optimisation problems with convergence proof. The numerical examples demonstrate the efficiency of the proposed algorithm for distributed Phase Retrieval and sparse Principal Component Analysis problems.
Abstract（参考訳）: 本稿では,分散エージェントネットワーク上での非凸分散最適化と学習について考察する。我々は、ネットワーク内のエージェントが、問題の1次定常解の集合を分散的に非同期に計算できるランダム化ブロック座標ダグラス・ラフフォード分割法に基づくADMMアルゴリズムを開発した。我々の知る限り、このアルゴリズムは収束証明を用いて非凸最適化問題を解くための最初の分散非同期アルゴリズムである。数値的な例は、分散相検索およびスパース主成分分析問題に対する提案アルゴリズムの有効性を示す。

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