分布式优化算法学习（⼀）franchi
分布式优化算法学习（⼀）
分布式优化简介分布式协同优化与传统集中式优化相⽐较具有如下特点：与优化问题相关的信息分布存储在每个智能体中, 因此更隐私；每个智能体不需要将数据传输到中⼼节点, 只需要与邻居智能体进⾏信息交互, 因此更加节约通信成本；不存在单点故障问题, 极⼤地提⾼了系统的鲁棒性;
不依赖于中⼼节点, 增强了⽹络的可扩展性.消极心态
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political分布式协同优化的基本结构，如上图所⽰，每个智能体（节点）都有⼀个局部⽬标函数，全局⽬标函数是这些局部⽬标函数的和，每个节点通过与邻居节点进⾏信息交互，最终协同实现全局优化的⽬标。
即每个智能体的⾃⾝状态收敛到全局最优解。
高考病句练习及答案
凸分析
min f (x )
x ∈R n i =1∑N i
往来核算对于函数，如果对任意和 则称函数为凸函数。
对于连续可微函数，如果存在常数使得下式对任意成⽴
则函数为强凸函数。
对于连续可微函数，如果存在常数使得下式对任意成⽴
则函数关于是有限强凸的。
九大行星英文对于连续可微函数，如果存在常数使得下式对任意成⽴
则函数称为L_光滑或简称光滑f :R →n R x ,y ∈R n 0≤θ≤1
f (θx +(1−θ)y )≤θf (x )+(1−θ)f (y )
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f f :R →n R μ>0x ,y ∈R n (▽f (y )−▽f (x ))(y −T x )≥μ∣∣y −x ∣∣2
f f :R →n R μ>0y ∈R n (▽f (y )−▽f (x ))(y −T x )≥μ∣∣y −x ∣∣2
f x f :R →n R L >0x ,y ∈R n ∣∣▽f (y )−▽f (x )∣∣≤L ∣∣y −x ∣∣
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托福雅思分数换算f
