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【24h】

Asynchronous Multiagent Primal-Dual Optimization

机译：异步多主体原始对偶优化

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We present a framework for asynchronously solving convex optimization problems over networks of agents which are augmented by the presence of a centralized cloud computer. This framework uses a Tikhonov-regularized primal-dual approach in which the agents update the system's primal variables and the cloud updates its dual variables. To minimize coordination requirements placed upon the system, the times of communications and computations among the agents are allowed to be arbitrary, provided they satisfy mild conditions. Communications from the agents to the cloud are likewise carried out without any coordination in their timing. However, we require that the cloud keeps the dual variable's value synchronized across the agents, and a counterexample is provided that demonstrates that this level of synchrony is indeed necessary for convergence. Convergence rate estimates are provided in both the primal and dual spaces, and simulation results are presented that demonstrate the operation and convergence of the proposed algorithm.
机译：我们提出了一个框架，用于通过代理网络异步解决凸优化问题，该问题由于中央云计算机的存在而得到增强。该框架使用Tikhonov规范化的原始对偶方法，其中代理更新系统的原始变量，云更新其对偶变量。为了使对系统的协调要求最小化，只要满足温和条件，代理之间的通信和计算时间就可以是任意的。从代理到云的通信同样在其时间上没有任何协调的情况下进行。但是，我们要求云使双变量的值在代理之间保持同步，并提供了一个反例来证明这种同步水平确实是收敛所必需的。在原始空间和对偶空间中都提供了收敛速度估计，并给出了仿真结果，证明了所提算法的操作和收敛性。

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