Publication
Exact diffusion strategy for optimization by networked agents
Résumé
This work develops a distributed optimization algorithm with guaranteed exact convergence for a broad class of left-stochastic combination policies. The resulting exact diffusion strategy is shown to have a wider stability range and superior convergence performance than the EXTRA consensus strategy. The exact diffusion solution is also applicable to non-symmetric left-stochastic combination matrices, while most earlier developments on exact consensus implementations are limited to doubly-stochastic matrices or right-stochastic matrices; these latter policies impose stringent constraints on the network topology. Stability and convergence results are noted, along with numerical simulations to illustrate the conclusions.
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Proximité ontologique
Concepts associés (30)
Matrice de permutation
Une matrice de permutation est une matrice carrée qui vérifie les propriétés suivantes : les coefficients sont 0 ou 1 ; il y a un et un seul 1 par ligne ; il y a un et un seul 1 par colonne. Ainsi : est une matrice de permutation. Les matrices de permutations carrées de taille n sont en bijection avec les permutations de l'ensemble {1,2,...n}. Si σ est une telle permutation, la matrice correspondante est de terme général Cette bijection est un morphisme de groupes : En utilisant cette identité avec deux permutations inverses l'une de l'autre, on obtient le fait qu'une matrice de permutation est inversible, et que son inverse est la matrice de la permutation inverse.
Matrice (mathématiques)
thumb|upright=1.5 En mathématiques, les matrices sont des tableaux d'éléments (nombres, caractères) qui servent à interpréter en termes calculatoires, et donc opérationnels, les résultats théoriques de l'algèbre linéaire et même de l'algèbre bilinéaire. Toutes les disciplines étudiant des phénomènes linéaires utilisent les matrices. Quant aux phénomènes non linéaires, on en donne souvent des approximations linéaires, comme en optique géométrique avec les approximations de Gauss.
Méthode itérative
En analyse numérique, une méthode itérative est un procédé algorithmique utilisé pour résoudre un problème, par exemple la recherche d’une solution d’un système d'équations ou d’un problème d’optimisation. En débutant par le choix d’un point initial considéré comme une première ébauche de solution, la méthode procède par itérations au cours desquelles elle détermine une succession de solutions approximatives raffinées qui se rapprochent graduellement de la solution cherchée. Les points générés sont appelés des itérés.
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