發(fā)布時(shí)間：2017-08-22 04:30

  本文關(guān)鍵詞：隨機(jī)ADD算法的不確定網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化研究

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【摘要】：傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化問題通過對偶梯度下降算法來解決,雖然該算法能夠以分布式方式來實(shí)現(xiàn),但其收斂速度較慢。加速對偶下降算法(ADD)通過近似牛頓步長的分布式計(jì)算,提高了對偶梯度下降算法的收斂速率。但由于通信網(wǎng)絡(luò)的不確定性,在約束不確定時(shí),該算法的收斂性難以保證。基于此,提出了一種隨機(jī)形式的ADD算法來解決該網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化問題。理論上證明了隨機(jī)ADD算法當(dāng)不確定性的均方誤差有界時(shí),能以較高概率收斂于最優(yōu)值的一個(gè)誤差鄰域;當(dāng)給出更嚴(yán)格的不確定性的約束條件時(shí),算法則可以較高概率收斂于最優(yōu)值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,隨機(jī)ADD算法的收斂速率比隨機(jī)梯度下降算法快兩個(gè)數(shù)量級(jí)。
【作者單位】： 南陽理工學(xué)院計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院;中州大學(xué)信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化 加速對偶梯度下降算法 隨機(jī)ADD 收斂速率
【基金】：河南省科技廳資助項(xiàng)目(132102210214)
【分類號(hào)】：TP393.02
【正文快照】： 0引言分布式網(wǎng)絡(luò)流量優(yōu)化的一個(gè)通常做法是在對偶方程域內(nèi)使用次梯度下降算法。這些算法由于可以用分布式方式實(shí)現(xiàn),在尋找有線和無線通信網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)工作點(diǎn)方面很具有吸引力[1,2]。然而,次梯度下降算法的一個(gè)顯著特點(diǎn)是收斂速率很緩慢。另一方面,牛頓方法可以獲得較快的(平方)

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：717063