随机ADD算法的不确定网络优化研究

• 作者: 刘艳 李冬梅
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 网络优化 加速对偶梯度下降算法 随机ADD 收敛速率
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 网络与通信技术
• 页码范围: 3808-3812
• 页数: 5页
• 分类号: TP393.02
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.12.074

摘要

传统的网络优化问题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.加速对偶下降算法(ADD)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算法当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两个数量级.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘艳	中州大学信息工程学院	18	22	3.0	3.0
2	李冬梅	南阳理工学院计算机与信息工程学院	13	12	2.0	2.0