基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的分布式算法及應(yīng)用.pdf

1、近年來(lái)，在網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)學(xué)、環(huán)境科學(xué)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等許多領(lǐng)域產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)，使得許多傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理及分析算法已不能滿足數(shù)據(jù)急速增長(zhǎng)的需求。解決這一問(wèn)題的方案之一是針對(duì)不同數(shù)據(jù)的特點(diǎn)建立適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)挖掘模型并研究高效的求解算法。本文針對(duì)大數(shù)據(jù)背景下無(wú)線傳感網(wǎng)的優(yōu)化建模及分布式優(yōu)化算法設(shè)計(jì)與應(yīng)用進(jìn)行研究。論文的主要工作如下:
　　首先，針對(duì)具有分布式結(jié)構(gòu)的凸優(yōu)化問(wèn)題，介紹三種常用的分布式優(yōu)化算法:交替方向乘子法(Alternating Direc

2、tion Method of Multipliers)、分布式投影次梯度法和增量次梯度法，并給出各算法的思想和迭代格式。
　　其次，針對(duì)具有分布式結(jié)構(gòu)的嚴(yán)格凸優(yōu)化問(wèn)題，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)含有一條哈密爾頓路徑時(shí)，利用對(duì)偶理論與Jacobi迭代技巧，提出非精確分布式牛頓方法。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為任意連通網(wǎng)絡(luò)時(shí)，通過(guò)該網(wǎng)絡(luò)的生成樹(shù)，利用特殊的矩陣分解技巧提出適用于任意連通網(wǎng)絡(luò)的非精確分布式牛頓法。非精確分布式牛頓法充分利用了目標(biāo)函數(shù)的二階信息，

3、并且避免了對(duì)原問(wèn)題目標(biāo)函數(shù)Hessian矩陣的整體求解，實(shí)現(xiàn)了原始向量、對(duì)偶向量和牛頓方向的分布式求解，通過(guò)理論證明了算法的收斂性。
　　第三，將分布式算法應(yīng)用到兩個(gè)問(wèn)題中。針對(duì)無(wú)線定位問(wèn)題，將分布式投影次梯度方法用于求解該模型，數(shù)值實(shí)驗(yàn)表明該方法比增量次梯度方法在運(yùn)行時(shí)間上更高效;將文章提出的非精確分布式牛頓法應(yīng)用到求解耦合非線性振子的Kuramoto模型中，并與分布式投影次梯度法和增量次梯度法進(jìn)行比較，數(shù)值實(shí)驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明非精確分