ДЕЦЕНТРАЛИЗОВАННЫЙ МЕТОД УСЛОВНОГО ГРАДИЕНТА НА ПЕРЕМЕННЫХ ВО ВРЕМЕНИ ГРАФАХ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В данной работе рассматривается обобщение децентрализованного алгоритма Франк-Вульфа на переменные во времени сети, исследуются свойства сходимости алгоритма и проводятся соответственные численные эксперименты. Меняющаяся сеть моделируется как детерминированная или стохастическая последовательность графов.

Об авторах

Р. А. Ведерников

Московский физико-технический институт

Автор, ответственный за переписку.
Email: vedernikov.ra@phystech.edu
Россия, 141701, г. Долгопрудный, Институтский пер., д. 9

А. В. Рогозин

Московский физико-технический институт

Автор, ответственный за переписку.
Email: aleksandr.rogozin@phystech.edu
Россия, 141701, г. Долгопрудный, Институтский пер., д. 9

А. В. Гасников

Институт проблем передачи информации РАН им. А.А. Харкевича
; Кавказский математический центр Адыгейского государственного университета

Автор, ответственный за переписку.
Email: gasnikov@yandex.ru
Россия, 127051, Москва, Большой Каретный пер., д. 19, стр. 1; Республика Адыгея, 385016, г. Майкоп, ул. Первомайская, д. 208

Список литературы

  1. Braun G., Carderera A., Combettes C.W. Hassani H., Karbasi A. Mokhtari A., Pokutta S. arXiv (2022) https://arxiv.org/pdf/2211.14103.pdf
  2. Левитин Е.С., Поляк Б.Т. Методы минимизации при наличии ограничений. Журнал вычислительной математики и математической физики 6.5. 1966. P. 787–823.
  3. Nedic Angelia. Distributed gradient methods for convex machine learning problems in networks: Distributed optimization. IEEE Signal Processing Magazine 37.3. 2020. P. 92–101.
  4. Forero Pedro A., Alfonso Cano, and Georgios B. Giannakis. Consensus-based distributed linear support vector machines. Proceedings of the 9th ACM/IEEE International Conference on Information Processing in Sensor Networks. 2010.
  5. Gan Lingwen, Ufuk Topcu, and Steven H. Low. Optimal decentralized protocol for electric vehicle charging. IEEE Transactions on Power Systems 28.2. 2012. P. 940–951.
  6. Ram Sundhar Srinivasan, Venugopal V. Veeravalli, and Angelia Nedic. Distributed non-autonomous power control through distributed convex optimization. IEEE INFOCOM 2009. IEEE, 2009.
  7. Ren Wei, and Randal W. Beard. Distributed consensus in multi-vehicle cooperative control. V. 27. № 2. London: Springer London, 2008.
  8. Rogozin A., Gasnikov A., Beznosikov A., Kovalev D. Decentralized convex optimization over time-varying graphs: a survey. arXiv (2022) https://arxiv.org/pdf/2210.09719.pdf
  9. Wai Hoi-To et al. Decentralized Frank–Wolfe algorithm for convex and nonconvex problems. IEEE Transactions on Automatic Control 62.11. 2017. P. 5522–5537.
  10. Райгородский А.М. Модели случайных графов и их применения. Труды Московского физико-технического института, 2010.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2.

Скачать (335KB)
3.

Скачать (172KB)

© Р.А. Ведерников, А.В. Рогозин, А.В. Гасников, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».