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【24h】

Distributed Continuous-Time Algorithm for Constrained Convex Optimizations via Nonsmooth Analysis Approach

机译：非光滑分析方法的约束凸优化分布式连续时间算法

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This technical note studies the distributed optimization problem of a sum of nonsmooth convex cost functions with local constraints. At first, we propose a novel distributed continuous-time projected algorithm, in which each agent knows its local cost function and local constraint set, for the constrained optimization problem. Then we prove that all the agents of the algorithm can find the same optimal solution, and meanwhile, keep the states bounded while seeking the optimal solutions. We conduct a complete convergence analysis by employing nonsmooth Lyapunov functions for the stability analysis of differential inclusions. Finally, we provide a numerical example for illustration.
机译：本技术说明研究具有局部约束的非光滑凸成本函数之和的分布式优化问题。首先，我们提出了一种新颖的分布式连续时间投影算法，其中每个智能体都知道其局部成本函数和局部约束集，以解决约束优化问题。然后证明了该算法的所有智能体都可以找到相同的最优解，同时在寻找最优解的同时保持状态有界。我们通过使用非光滑Lyapunov函数进行微分包含物的稳定性分析，进行了完整的收敛性分析。最后，我们提供一个数字示例进行说明。

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