arXiv eess.SY 系统与控制· Ruochen Wu, Xu Du, Karl H. Johansson, Apostolos I. Rikos·· 2 小时前精选AI 评分45
QANM：结合 Nesterov 动量与有限时间量化一致的分布式优化算法
Distributed Optimization with Nesterov Momentum and Finite-Time Quantized Consensus
AI 导读
论文提出分布式优化算法 QANM，将 Nesterov 动量与有限时间量化一致协议结合，用于有向通信图下带带宽受限（量化压缩消息）的无约束分布式优化问题。在强凸与光滑假设下，算法线性收敛到最优解的邻域；在分布式传感器融合问题上，QANM 的初始误差下降速度快于 QAGD、Acc-DNGD-SC 和 MSDA，两组量化水平实验展示了随量化变化的误差地板。
推荐理由
论文同时处理各节点目标函数曲率差异导致的锯齿现象与量化通信误差，可参考其收敛性分析思路。
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