目錄
- 摘要
- 一、分布式優化問題描述
- 二、一致性算法基礎
- 2.1 平均一致性（Average Consensus）
- 2.2 Gossip 協議
- 三、分布式梯度下降（DGD）
- 四、分布式 ADMM 與共識優化
- 五、收斂性與參數選擇
- 六、典型案例
- 6.1 傳感器網絡參數估計
- 6.1.1 問題描述
- 6.1.2 算法設計
- 6.1.3 實驗結果
- 6.2 分布式機器學習訓練
- 6.2.1 問題描述
- 6.2.2 算法設計
- 6.2.3 實驗結果
- 6.3 分布式資源分配
- 6.3.1 問題描述
- 6.3.2 算法設計
- 6.3.3 實驗結果
- 七、基于 PyQt6 的交互式 GUI 演示系統
- 7.1 功能概述
- 7.2 完整代碼
- 八、結語
摘要
分布式優化旨在多節點環境中協同求解全局最優問題，通過局部計算與鄰居間通信實現全局協作 (A review of distributed optimization: Problems, models and algorithms)。一致性（consensus）算法則保證各節點在反復迭代后達成狀態或變量的一致 ([PDF] A survey of distributed optimization)。常用方法包括分布式梯度下降（DGD）、平均一致性協議、ADMM 分布式變體等 (Asynchronous Distributed ADMM for Consensus Optimization,
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