Distributed Continuous-Time Nonsmooth Convex Optimization With Coupled Inequality Constraints
Distributed Continuous-Time Nonsmooth Convex Optimization With Coupled Inequality Constraints
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耦合不等式约束的分布式连续时间非光滑凸优化
DOI：
10.1109/tcns.2019.2915626
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发表时间：
2020-03
影响因子：
4.2
通讯作者：
Hong Yiguang
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Li Xiuxian;Xie Lihua;Hong Yiguang
本文研究了连续时间多智能体网络上的分布凸优化问题，局部可行集约束和耦合不等式约束，其中所有涉及的函数不一定是可微的，仅假设是凸的。为了解决这一问题，通过在局部可行集上投影，提出了一种改进的原始-对偶连续时间算法。通过构造适当的李雅普诺夫函数候选，证明了该算法在Caratheodory意义下解的存在性以及算法收敛于分布式优化问题的最优解。此外，提供了一个充分条件，使算法完全分布。最后，通过仿真实例验证了理论分析的正确性。
This paper studies distributed convex optimization problems over continuous-time multiagent networks subject to two types of constraints, i.e., local feasible set constraints and coupled inequality constraints, where all involved functions are not necessarily differentiable, only assumed to be convex. In order to solve this problem, a modified primal-dual continuous-time algorithm is proposed by projections on local feasible sets. With the aid of constructing a proper Lyapunov function candidate, the existence of solutions of the algorithm in the Caratheodory sense and the convergence of the algorithm to an optimal solution for the distributed optimization problem are established. Additionally, a sufficient condition is provided for making the algorithm fully distributed. Finally, the theoretical result is corroborated by a simulation example.
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