并行优化算法的同步与异步

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第一章简单叙述了并行优化的各种现行算法，以及一些相关的结论和近期的研究进展，最后介绍了本文的主要工作。
　　第二章通过分析并行优化算法中同步与异步的优缺点，提出了完全异步的PGD算法，并且在一定的条件下证明了算法的全局收敛性。最终通过数值实验说明异步算法是优于同步算法的。
　　第三章试图去除并行计算中同步与通信的开支，提出了一个去除了同步的完全异步的PVT算法。去除了同步后，处理机可以独立的处理各自的子问题，使得处理机之间没有任何的通信。因为PVT算法的特殊结构，我们最终证明了完全异步的PVT算法具有全局收敛性以及线性收敛速度。
　　第四章主要提出了对于约束优化问题的异步PVD算法，分析了Solodov在[5]中采用投影剩余梯度函数的原因，之后采用非线性约束下的一个可行方向[28]代替投影剩余梯度作为PVD方向，最终我们证明了算法收敛于问题的KKT点。

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作者
孙莉;
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作者单位

山东科技大学;

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授予单位山东科技大学;
学科运筹学与控制论
授予学位硕士
导师姓名贺国平;
年度 2006
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类数值并行计算;
关键词
并行优化算法; 完全异步; PGD算法; 全局收敛性;

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