目录
- 摘要
- 一、分布式优化问题描述
- 二、一致性算法基础
- 2.1 平均一致性（Average Consensus）
- 2.2 Gossip 协议
- 三、分布式梯度下降（DGD）
- 四、分布式 ADMM 与共识优化
- 五、收敛性与参数选择
- 六、典型案例
- 6.1 传感器网络参数估计
- 6.1.1 问题描述
- 6.1.2 算法设计
- 6.1.3 实验结果
- 6.2 分布式机器学习训练
- 6.2.1 问题描述
- 6.2.2 算法设计
- 6.2.3 实验结果
- 6.3 分布式资源分配
- 6.3.1 问题描述
- 6.3.2 算法设计
- 6.3.3 实验结果
- 七、基于 PyQt6 的交互式 GUI 演示系统
- 7.1 功能概述
- 7.2 完整代码
- 八、结语
摘要
分布式优化旨在多节点环境中协同求解全局最优问题，通过局部计算与邻居间通信实现全局协作 (A review of distributed optimization: Problems, models and algorithms)。一致性（consensus）算法则保证各节点在反复迭代后达成状态或变量的一致 ([PDF] A survey of distributed optimization)。常用方法包括分布式梯度下降（DGD）、平均一致性协议、ADMM 分布式变体等 (Asynchronous Distributed ADMM for Consensus Optimization,
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汇总)
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