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首页> 外文期刊>IEEE Transactions on Automatic Control >Centralized and decentralized asynchronous optimization ofstochastic discrete-event systems
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Centralized and decentralized asynchronous optimization ofstochastic discrete-event systems

机译：随机离散事件系统的集中和分散异步优化

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We propose and analyze centralized and decentralized asynchronous control structures for the parametric optimization of stochastic discrete-event systems (DES) consisting of K distributed components. We use a stochastic approximation type of optimization scheme driven by gradient estimates of a global performance measure with respect to local control parameters. The estimates are obtained in distributed and asynchronous fashion at the K components based on local state information only. We identify two verifiable conditions for the estimators and show that if they, and some additional technical conditions, are satisfied, our centralized optimization schemes, as well as the fully decentralized asynchronous one we propose, all converge to a global optimum in a weak sense. All schemes have the additional property of using the entire state history, not just the part included in the interval since the last control update; thus, no system data are wasted. We include an application of our approach to a well-known stochastic scheduling problem and show explicit numerical results using some recently developed gradient estimators
机译：我们提出并分析集中和分散的异步控制结构，以对由K个分布式组件组成的随机离散事件系统（DES）进行参数优化。我们使用随机近似优化方案，该优化方案由全局性能度量相对于局部控制参数的梯度估计驱动。仅基于本地状态信息以K个组件以分布式和异步方式获得估计。我们为估计器确定了两个可验证的条件，并表明如果满足它们以及一些其他技术条件，我们的集中式优化方案以及我们提出的完全分散的异步方案都将在弱的意义上收敛到全局最优。所有方案都具有使用整个状态历史记录的附加属性，而不仅仅是上次控件更新以来包含在间隔中的部分；因此，不会浪费系统数据。我们将我们的方法应用于一个著名的随机调度问题，并使用一些最近开发的梯度估计器显示了明确的数值结果。

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