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文檔簡介
1、近年來,在網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟學(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)急速增長的需求。解決這一問題的方案之一是針對不同數(shù)據(jù)的特點建立適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)挖掘模型并研究高效的求解算法。本文針對大數(shù)據(jù)背景下無線傳感網(wǎng)的優(yōu)化建模及分布式優(yōu)化算法設(shè)計與應(yīng)用進行研究。論文的主要工作如下:
首先,針對具有分布式結(jié)構(gòu)的凸優(yōu)化問題,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,針對具有分布式結(jié)構(gòu)的嚴(yán)格凸優(yōu)化問題,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)含有一條哈密爾頓路徑時,利用對偶理論與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,通過該網(wǎng)絡(luò)的生成樹,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、并且避免了對原問題目標(biāo)函數(shù)Hessian矩陣的整體求解,實現(xiàn)了原始向量、對偶向量和牛頓方向的分布式求解,通過理論證明了算法的收斂性。
第三,將分布式算法應(yīng)用到兩個問題中。針對無線定位問題,將分布式投影次梯度方法用于求解該模型,數(shù)值實驗表明該方法比增量次梯度方法在運行時間上更高效;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行比較,數(shù)值實驗結(jié)果說明非精確分
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