提出分布式量化动量优化算法QANM

Ruochen Wu、Xu Du、Karl H. Johansson、Apostolos A. Rikos 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，用于有向通信图下消息经量化压缩的无约束分布式优化问题。 在强凸与光滑假设下，作者证明该算法线性收敛到最优解的一个邻域。在分布式传感器融合问题上，各方法步长分别调优后，QANM 的初始误差下降速度快于 QAGD、Acc-DNGD-SC 和 MSDA；两组量化水平的实验展示了随量化变化的误差地板。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。