随机ADD算法的不确定网络优化研究

发布时间：2017-08-22 04:30

  本文关键词：随机ADD算法的不确定网络优化研究

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【摘要】：传统的网络优化问题通过对偶梯度下降算法来解决,虽然该算法能够以分布式方式来实现,但其收敛速度较慢。加速对偶下降算法(ADD)通过近似牛顿步长的分布式计算,提高了对偶梯度下降算法的收敛速率。但由于通信网络的不确定性,在约束不确定时,该算法的收敛性难以保证。基于此,提出了一种随机形式的ADD算法来解决该网络优化问题。理论上证明了随机ADD算法当不确定性的均方误差有界时,能以较高概率收敛于最优值的一个误差邻域;当给出更严格的不确定性的约束条件时,算法则可以较高概率收敛于最优值。实验结果表明,随机ADD算法的收敛速率比随机梯度下降算法快两个数量级。
【作者单位】： 南阳理工学院计算机与信息工程学院;中州大学信息工程学院;
【关键词】： 网络优化 加速对偶梯度下降算法 随机ADD 收敛速率
【基金】：河南省科技厅资助项目(132102210214)
【分类号】：TP393.02
【正文快照】： 0引言分布式网络流量优化的一个通常做法是在对偶方程域内使用次梯度下降算法。这些算法由于可以用分布式方式实现,在寻找有线和无线通信网络的最优工作点方面很具有吸引力[1,2]。然而,次梯度下降算法的一个显著特点是收敛速率很缓慢。另一方面,牛顿方法可以获得较快的(平方)

【参考文献】

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本文编号：717063