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Logarithmic Regret for Distributed Online Subgradient Method over Unbalanced Directed Networks Regret logarithmique pour la méthode de sous-gradient en ligne distribué sur des réseaux dirigés déséquilibrés

Makoto YAMASHITA, Naoki HAYASHI, Takeshi HATANAKA, Shigemasa TAKAI

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Résumé:

Cet article étudie un problème d'optimisation en ligne distribué et contraint sur des réseaux de communication fortement connectés, où une fonction de coût local de chaque agent varie dans le temps en raison de facteurs environnementaux. Nous proposons une méthode de sous-gradient projeté en ligne distribuée sur des réseaux dirigés déséquilibrés. La performance de la méthode proposée est évaluée par un regret qui est défini par l'erreur entre le coût cumulé dans le temps et le coût de la stratégie optimale a posteriori. Nous montrons qu’une limite de regret logarithmique peut être obtenue pour des fonctions de coût fortement convexes. Nous démontrons également la validité de la méthode proposée à travers un exemple numérique d'estimation distribuée sur un champ de diffusion.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E104-A No.8 pp.1019-1026
Date de publication
2021/08/01
Publicisé
2021/02/04
ISSN en ligne
1745-1337
DOI
10.1587/transfun.2020EAP1111
Type de manuscrit
PAPER
Catégories
Systèmes et contrôle

Auteurs

Makoto YAMASHITA
  Osaka University
Naoki HAYASHI
  Osaka University
Takeshi HATANAKA
  Tokyo Institute of Technology
Shigemasa TAKAI
  Osaka University

Mots-clés

Table des matières