基于无梯度的分布式镜面下降算法

作者：朱小梅; 杨婷

来源：湖北民族大学学报(自然科学版), 2020, 38(04): 432-436.

DOI：10.13501/j.cnki.42-1908/n.2020.12.016

• 分布式优化
• 镜面下降算法
• 时变有向图
• 强凸优化
• Bregman散度

针对梯度信息难以获取的一类强凸分布式优化问题,提出了一种新的无梯度分布式镜面下降算法,并证明了所提算法的收敛性.与现有的分布式镜面下降(DMD)算法相比,该算法仅仅需要函数值的信息,不需要梯度信息.而且该算法能够达到与DMD算法相同的收敛速率O(ln(K)/K),其中K是最大迭代次数.同时,该算法适合于更一般的时变有向网络.

• 单位
  重庆师范大学