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在多智能体网络中使用仅相对状态的符号进行分布式离散时间优化

Distributed Discrete-time Optimization in Multi-agent Networks Using only Sign of Relative State

Tsinghua University(清华大学);University of Illinois at Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校)

Jiaqi Zhang, Keyou You, Tamer Başar

AI总结:

本文提出了一种分布式离散时间算法,用于在多智能体网络中合作解决加性成本优化问题。核心方法是仅使用邻居之间的相对状态符号,这与现有文献中的算法有显著区别。通过优化理论中的惩罚法解释了所提出的算法,并进行了非渐近分析以研究静态网络图的收敛性。与使用精确相对状态信息的著名分布式子梯度算法相比,信息丢失不会影响收敛速度。还研究了引入噪声到相对状态信息和随机激活图对算法性能的影响。最后,在一类分布式分位数回归问题上验证了理论结果。

摘要:

本文提出了一种分布式离散时间算法,用于在多智能体网络中合作解决加性成本优化问题。其独特之处在于仅使用邻居之间的相对状态符号,这与现有文献中的算法有显著区别。我们首先从优化理论中的惩罚法角度解释了所提出的算法,然后进行非渐近分析以研究静态网络图的收敛性。与使用精确相对状态信息的著名分布式子梯度算法相比,信息丢失不会影响收敛速度。我们还研究了引入噪声到相对状态信息和随机激活图对算法性能的影响。最后,在一类分布式分位数回归问题上验证了理论结果。

英文摘要:

This paper proposes distributed discrete-time algorithms to cooperatively solve an additive cost optimization problem in multi-agent networks. The striking feature lies in the use of only the sign of relative state information between neighbors, which substantially differentiates our algorithms from others in the existing literature. We first interpret the proposed algorithms in terms of the penalty method in optimization theory and then perform non-asymptotic analysis to study convergence for static network graphs. Compared with the celebrated distributed subgradient algorithms, which however use the exact relative state information, the convergence speed is essentially not affected by the loss of information. We also study how introducing noise into the relative state information and randomly activated graphs affect the performance of our algorithms. Finally, we validate the theoretical results on a class of distributed quantile regression problems.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

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