Decentralized Submodular Maximization: Bridging Discrete and Continuous Settings
在本文中，我们展示了网络结构设置中离散和连续优化之间的相互作用。我们提出了第一个完全分散的最优化方法的广泛的一类非凸目标函数，具有收益递减属性。更具体地说，给定一个任意连接的网络和一个全球连续的次模函数，形成了一个本地功能的总和，我们开发分散连续贪婪（DCG），消息传递算法，收敛到紧（1-1/e）的近似因子的最佳全球解决方案，只使用本地计算和通信。我们还提供了强大的收敛界作为一个函数的网络规模和频谱特征的基础拓扑结构。有趣的是，DCG很容易通过连续松弛的方式为分散的离散子模最大化提供了一个简单的方法。形式上，我们证明，通过提升局部离散函数的连续域和使用DCG作为接口，我们可以开发一个共识算法，也实现了紧（1-1/e）近似保证的全球离散解决方案，一旦适当的舍入方案。
2018-02-11 math.OC
A Decentralized Optimal Control Framework for Connected Automated Vehicles at Urban Intersections with Dynamic Resequencing
早期的工作已经建立了一个分散的框架，以最佳地控制连接自动车辆（CAV）通过城市交叉口，而不使用明确的交通信号，同时遵循严格的先进先出（FIFO）排队结构。所提出的解决方案最大限度地减少能源消耗的FIFO为基础的吞吐量最大化的要求。在本文中，我们扩展的解决方案，考虑到不对称的交叉口，通过放松FIFO的约束，并包括一个动态的重新排序过程，以最大限度地提高交通吞吐量。为了研究吞吐量最大化和能量最小化目标之间的权衡，我们利用了几个替代问题的配方。此外，分析了重排序过程的计算复杂性，并证明了其有界性，使得在线实现在计算上是可行的。通过仿真说明了动态重排序过程在吞吐量最大化方面的有效性
2018-09-01 math.OC
Fully decentralized conditions for local convergence of DC/AC converter network based on matching control
研究了通过相同的阻性和感性线路互连的相同DC/AC变换器向同步平衡流形的局部收敛。我们利用所得到的向量场的对称性，并开发了一个基于李雅普诺夫的框架，在该框架中，我们通过分析其切向量的演化来测量非线性电力系统模型的解到平衡流形的距离。我们推导出充分的和完全分散的条件来描述利益均衡，并提供了一个估计的收缩区域。我们提供的方法来满足这些条件，并说明我们的结果的基础上数值模拟的两个转换器的基准。
2020-07-27 math.OC
Minimum effort decentralized control design for contracting network systems
我们考虑的问题，使一个网络化的系统的合同，通过设计最小努力的本地控制器。我们的方法结合了层次收缩表征和矩阵平衡的方法来稳定梅茨勒矩阵通过最小的对角扰动。我们证明了我们的方法，通过设计局部控制器，使收缩的FitzHugh-Nagumo神经元网络的一般拓扑结构的相互作用。
2022-03-19 math.OC
Decentralized Optimal Control for Connected Automated Vehicles at Intersections Including Left and Right Turns
在以前的工作中，我们解决了最佳控制线连接和自动车辆穿越两个相邻的十字路口在城市地区，以尽量减少燃料消耗，同时实现最大的吞吐量没有任何明确的交通信号，不考虑左，右转弯的问题。在本文中，我们扩展了这个问题的解决方案，考虑到左，右转弯硬安全约束。此外，我们制定和解决另一个最优化问题，以尽量减少乘客的不适，而车辆在十字路口转弯，我们调查了相关的权衡最小化燃料消耗和乘客的不适。
2017-09-12 math.OC
Two-Level Decentralized-Centralized Control of Distributed Energy Resources in Grid-Interactive Efficient Buildings
University of Utah（犹他大学）；Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室）
本文提出一种两级混合去中心化集中化算法，用于控制连接分布式能源资源的电网互动高效建筑，提升可扩展性和计算效率，通过校园建筑原型仿真验证了方法的有效性。
2022-11-15 math.OC
A New Delay Dependent Robust Fixed-Order Decentralized Output Feedback LFC Design for Interconnected Multi-Area Power Systems
针对时滞相关的非线性互联多区域电力系统，采用基于积分的分散固定阶扰动动态输出跟踪方法，提出了一种新的负荷频率控制（LFC）设计方法。跟踪控制器的设计，使植物和动态输出控制器的参数变化以及负载扰动的影响最小化。每个控制器的输入和输出都是局部的，并且这些独立的控制器被设计成使得整个闭环系统的鲁棒稳定性得到保证。两个和三个区域的电力系统的仿真结果，以验证所提出的设计方案的有效性。仿真结果表明，分散控制系统的性能良好，即使在电力系统中存在大的参数摄动和不可预测的干扰。
2014-12-16 math.OC
Decentralized adaptive synchronization in nonlinear dynamical networks with nonidentical nodes
研究了一类互联非线性动力系统网络的自适应主从输出反馈同步问题。所提出的分散控制器和自适应算法的结构是基于速度梯度和无源性。建立了不同节点同步的充分条件。分析了一个不同蔡氏系统网络同步的例子。本文的主要贡献是在不完全测量、不完全控制和不确定性条件下的自适应控制器设计与分析。
2009-12-11 math.OC
An essentially decentralized interior point method for control
本文针对非线性网络化系统控制中的非凸约束优化问题，提出一种具有超线性收敛保证的基本分散式原-对偶内点法，并在电力系统算例中验证其相比ADMM在计算时间和子问题复杂度上更具优势。
2023-07-04 cs.SY eess.SY math.OC
Decentralized Constrained Optimization: Double Averaging and Gradient Projection
本文研究了强连通有向图上带凸约束的凸有限和极小化问题。该约束是一个交集的几个凸集，每个已知的只有一个节点。为了解决这个问题，我们提出了一种新的分散投影梯度格式的基础上局部平均和证明其收敛性仅使用局部函数的光滑性。
2021-06-21 cs.DC math.OC
Communication-Efficient Algorithms for Decentralized and Stochastic Optimization
Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
针对多智能体网络上的非光滑随机最优化问题，提出了一类新的分散一阶方法。考虑到通信是分散优化的主要瓶颈，本文的主要目标是开发算法框架，可以显着减少节点间通信的数量。我们首先提出了一种分散的原始-对偶方法，可以找到一个$ε$ -解决方案，无论是在功能最优性差距和可行性残差在$O(1/ε)$节点间的通信轮时，目标函数是凸的和当地的原始子问题得到解决。我们的主要贡献是提出了一类新的分散原始-对偶型算法，即分散通信滑动（DCS）方法，它可以跳过节点间的通信，而代理解决原始子问题迭代通过线性化的本地目标函数。通过采用DCS，代理仍然可以在$O(1/ε)$中找到$ε$ -解决方案（分别为，$O(1/\sqrtε)$）通信循环用于一般凸函数（分别，强凸函数），同时保持$O(1/ε^2)$（分别，$O(1/ε)$），其约束于节点内次梯度评估的总数。我们还提出了一个随机对应的这些算法，表示SDCS，解决随机最优化问题的目标函数不能准确评估。与现有的分散非光滑和随机最优化的结果相比，我们可以减少数量级的节点间的通信轮的总数，同时仍然保持最佳的复杂性范围内的节点内的随机次梯度评价。次梯度估计的界限实际上与集中式非光滑和随机最优化所需的界限相当。
2017-02-04 cs.LG math.OC
Decentralized formation control with connectivity maintenance and collision avoidance under limited and intermittent sensing
University of Florida（佛罗里达大学）
本文提出了一种去中心化切换控制器，使动态代理在保持网络连通性和避免碰撞的同时实现全局编队收敛。
2013-10-01 cs.SY eess.SY math.OC
A Decentralized Analysis and Control Synthesis Approach for Networked Systems with Arbitrary Interconnections
本文考虑了分散分析和控制综合问题，以验证和确保大规模网络系统的稳定性和耗散性等属性，由线性子系统互连在一个任意的拓扑结构。特别是，我们设计了系统的网络化系统分析和控制综合过程，可以在子系统级以分散的方式执行，子系统之间的信息共享最少。与我们最近在同一主题上的工作相比，我们在本文中考虑了一个更广义的问题设置，并开发了分散的过程来验证和确保更广泛的网络系统属性。我们表明，这种分散的过程：优化所使用的子系统索引方案可以大大减少所需的子系统间的信息共享会话，并在某些网络拓扑，只有相邻的子系统之间的信息共享是足够的（分布式！）。此外，所提出的网络化系统分析和控制合成过程是组成/弹性子系统的删除，这使得他们能够方便和有效地处理的情况下，新的子系统被添加到/从现有的网络删除。我们还对我们的分散方法提供了重要的见解，以便可以快速采用它来验证和确保网络系统的稳定性和耗散性之外的属性。为了发展这种分散的技术，我们也得到了新的集中式耗散观测器和动态输出反馈控制器设计问题的解决方案。随后，我们还专门所有的离散时间网络系统的衍生结果。最后，我们提供了几个仿真结果证明了所提出的新的分散分析和控制合成过程和耗散为基础的结果。
2022-09-01 cs.SY eess.SY math.OC
Decentralized Measurement Feedback Stabilization of Large-scale Systems via Control Vector Lyapunov Functions
Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学）；UNSW Canberra at the Australian Defence Force Academy（澳大利亚国防军学院新南威尔士大学堪培拉校区）
本文研究非线性互联系统的去中心化测量反馈稳定问题，提出输出控制向量李雅普诺夫函数概念，讨论了稳定条件，并通过例子展示方法。
2013-10-28 cs.SY eess.SY math.OC
$α$-Potential Games for Decentralized Control of Connected and Automated Vehicles
Columbia University（哥伦比亚大学）；Imperial College London（伦敦帝国理工学院）
本文提出$α$-势游戏框架，用于去中心化控制连接和自动化车辆，通过去中心化神经网络策略算法解决纳什均衡问题，有效捕捉碰撞避免和异质行为。
2025-12-05 cs.GT cs.MA math.OC
Networked Control and Mean Field Problems Under Diagonal Dominance: Decentralized and Social Optimality
本文针对具有平均场相互作用的多智能体系统，采用输入-输出方法将同质智能体的控制框架拓展至非同质场景，证明了对角占优且局部开环动力学有界时，n趋于无穷下H∞和H2范数最小化的最优控制器仍具分散自利性。
2025-10-01 cs.SY eess.SY math.OC
Local Differential Privacy in Decentralized Optimization
MIT（麻省理工学院）；KTH（瑞典皇家理工学院）
敏感数据的隐私问题正受到越来越多的关注。本文研究了交互式分散优化中的局部差分隐私问题。通过构建随机本地聚合器，我们提出了一个框架，以放大LDP的常数。本文以乘子的交替方向法和分散梯度下降法为例，通过实验验证了理论的正确性。在一个渐近的观点，我们解决以下问题：在LDP下，是否有可能设计一个分布式的私人最小的任意封闭凸约束与效用损失不显着依赖于维数？作为一个附属的结果，我们还表明，仅仅线性秘密共享，信息理论的隐私是可以实现的有界合谋代理。
2019-06-01 cs.CR cs.LG math.OC
