近年來(lái),分布式優(yōu)化技術(shù)的發(fā)展得到了越來(lái)越多學(xué)者的關(guān)注,其應(yīng)用逐漸滲透到各個(gè)領(lǐng)域,具體包括在無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中解決資源分配問(wèn)題、路徑規(guī)劃問(wèn)題、交通車(chē)輛控制問(wèn)題等等。本文主要考慮在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,利用網(wǎng)絡(luò)中的傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和采集多種數(shù)據(jù)信息,并且將采集到的數(shù)據(jù)信息與相鄰的傳感器進(jìn)行交互計(jì)算,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的融合。這里的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)就是一個(gè)多智能體系統(tǒng),每個(gè)傳感器就是一個(gè)智能體。在每個(gè)傳感器的代價(jià)函數(shù)不平滑的情況下,目標(biāo)函數(shù)就是所有傳感器的代價(jià)函數(shù)和。通常的優(yōu)化方法是利用次梯度,但對(duì)于不平滑的目標(biāo)函數(shù),計(jì)算次梯度難度較大,甚至不可得。本文利用免梯度算法,分析并且解決網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)函數(shù)不平滑但是利普希茲連續(xù),并且?guī)в屑s束的優(yōu)化問(wèn)題,確保智能體的狀態(tài)收斂到平均值附近,目標(biāo)函數(shù)近似收斂到最優(yōu)值。具體的工作闡述如下:1.考慮無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的所有個(gè)體之間的連接是固定的情況,基于分布式隨機(jī)免梯度算法去解決無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化問(wèn)題。由于網(wǎng)絡(luò)中相鄰智能體之間進(jìn)行信息傳輸時(shí)受到通信帶寬的限制,因此通過(guò)量化處理使得信息得到有效的傳輸,這里僅考慮量化的精度。通過(guò)迭代,對(duì)網(wǎng)絡(luò)中所有智能體狀態(tài)值的收斂一致性以及目標(biāo)函數(shù)近似收斂到最優(yōu)值進(jìn)行分析。2.基于上述研究工作,進(jìn)一步考慮在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的智能體之間的連接是時(shí)變的情況,這里同樣只考慮量化精度的影響,分析網(wǎng)絡(luò)中智能體狀態(tài)值以及目標(biāo)函數(shù)的收斂情況。3.考慮實(shí)際情況下,相鄰智能體之間通信時(shí),有具體的量化要求。因此設(shè)計(jì)具體的均勻量化器,由于量化產(chǎn)生的誤差與量化區(qū)間以及通信帶寬有關(guān),因此在對(duì)智能體狀態(tài)值和目標(biāo)函數(shù)的收斂性分析時(shí),分析量化區(qū)間以及通信帶寬的影響。
【學(xué)位單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類(lèi)】：TP212.9;TN929.5
【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 優(yōu)化問(wèn)題的解決方法
        1.2.2 分布式帶約束優(yōu)化問(wèn)題
        1.2.3 分布式優(yōu)化其它一些問(wèn)題
    1.3 文章結(jié)構(gòu)安排
第二章 背景知識(shí)
    2.1 圖論知識(shí)
        2.1.1 基礎(chǔ)知識(shí)
        2.1.2 矩陣圖論
        2.1.3 權(quán)重矩陣的選擇
    2.2 分布式一致性
    2.3 凸優(yōu)化理論
        2.3.1 基礎(chǔ)知識(shí)
        2.3.2 投影次梯度算法
    2.4 免梯度算法
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于固定拓?fù)涞姆植际搅炕馓荻人惴?br>    3.1 分布式量化免梯度算法
        3.1.1 問(wèn)題描述
        3.1.2 量化免梯度算法
    3.2 算法收斂性分析
        3.2.1 一致性分析
        3.2.2 收斂性分析
    3.3 仿真與分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于時(shí)變拓?fù)涞姆植际搅炕馓荻人惴?br>    4.1 時(shí)變拓?fù)湎碌膬?yōu)化算法
    4.2 算法收斂性分析
        4.2.1 一致性分析
        4.2.2 收斂性證明
    4.3 仿真與分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 基于均勻量化的分布式優(yōu)化算法
    5.1 分布式量化一階算法
        5.1.1 量化器設(shè)計(jì)
        5.1.2 算法的設(shè)計(jì)
    5.2 算法的收斂性分析
        5.2.1 一致性分析
        5.2.2 收斂性分析
    5.3 仿真與分析
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫(xiě)的論文
附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間申請(qǐng)的專(zhuān)利
致謝

【參考文獻(xiàn)】

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1 洪奕光;張艷瓊;;分布式優(yōu)化:算法設(shè)計(jì)和收斂性分析[J];控制理論與應(yīng)用;2014年07期

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本文編號(hào)：2887438