基于随机加速对偶下降算法的分布式网络流量优化

• 作者: 刘琳 杨丽芳
• 来源期刊: 重庆邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 加速对偶下降算法 随机加速对偶下降(ADD)算法 网络优化 收敛速率
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 通信与电子
• 页码范围: 838-844
• 页数: 7页
• 分类号: TN92|TP393
• 字数: 7103字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3979/j.issn.1673-825X.2014.06.018

摘要

传统的分布式网络流量优化问题大都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(accelerated dual descent,ADD)算法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算法在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2个数量级.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨丽芳	重庆电子工程职业学院计算机学院	8	12	3.0	3.0
2	刘琳	重庆电子工程职业学院计算机学院	13	19	3.0	3.0