科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
本文研究多智能体系统的分布式约束优化问题,系统中的每个智能体仅知道自身的局部目标函数和全局非空约束集,通过与邻居节点进行信息交互,最终协同求出优化问题的最优解.本文所提出的算法针对通信网络为时变不平衡有向图,且每个智能体不知道它的出度的情况.同时考虑到现实中通信带宽有限和通讯成本的限制,应用基于编译码方案的量化技术对节点之间的通讯信息进行预处理,再利用事件触发广播技术降低网络的通信次数.同时引入高斯光滑函数和随机无梯度方法替代传统的次梯度方法.本文提出了基于事件触发的分布式量化随机无梯度算法,在目标函数为凸且Lipschitz连续的条件下,证明了所提算法能收敛到最优值的邻域,同时给出了使量化器不饱和量化水平更新规则.最后通过数值仿真验证了算法的有效性和可行性.
-
单位数学学院; 华南理工大学
