量化状态下Push-sum算法及分布式强凸优化

摘要

在时变网络图中,研究push-sum算法在量化情形下对于分布式优化问题的收敛情况,并且个体所持有的局部目标函数是强凸函数.基于算法本身的更新规则进行理论推导给出收敛分析.在一个多个体网络结构中,考虑每个节点之间只能交换量化过后的信息,采用均匀量化的方式进行探究.通过理论给出收敛性分析,并说明在量化情况下产生何种影响.经过证明得到每个节点的状态收敛到最优解附近.