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基于事件触发的分布式优化算法
文献摘要：
本文研究了一类分布式优化问题,其目标是通过局部信息交换使由局部成本函数之和构成的全局成本函数最小.针对无向连通图,我们提出了两种基于比例积分策略的分布式优化算法.在局部成本函数可微且凸的条件下,证明了所提算法渐近收敛到全局最小值点.更进一步,在局部成本函数具有局部Lipschitz梯度和全局成本函数关于全局最小值点是有限强凸的条件下,证明了所提算法的指数收敛性.此外,为了避免智能体之间的连续通信和减少通信负担,将所提的两种分布式优化算法与事件触发通信相结合,提出了两种基于事件触发的分布式优化算法.证明了提出的事件触发优化算法不存在Zeno行为,并且在相应条件下保持了与连续通信下分布式优化算法一样的收敛性.最后,通过数值仿真验证了上述理论结果.
文献关键词：
分布式优化;事件触发通信;Zeno行为;比例积分算法
中图分类号：
作者姓名：
杨涛;徐磊;易新蕾;张圣军;陈蕊娟;李渝哲
作者机构：
东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室 沈阳110819中国;瑞典皇家理工学院电气工程与计算机科学学院决策与控制系统系 斯德哥尔摩10044瑞典;北德克萨斯大学电气工程系 德克萨斯州丹顿76203美国;华中科技大学人工智能与自动化学院 武汉430074中国
文献出处：
引用格式：
[1]杨涛;徐磊;易新蕾;张圣军;陈蕊娟;李渝哲-.基于事件触发的分布式优化算法)[J].自动化学报,2022(01):133-143
A类：
比例积分算法
B类：
分布式优化,优化问题,局部信息,信息交换,成本函数,全局成本,连通图,可微,渐近收敛,最小值,更进一步,数具,Lipschitz,指数收敛,收敛性,智能体,事件触发通信,Zeno,仿真验证
AB值：
0.26634
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