| 随机ADD算法的不确定网络优化研究 |
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| 引用本文： | 李冬梅,刘艳. 随机ADD算法的不确定网络优化研究[J]. 计算机应用研究, 2014, 31(12) |
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| 作者姓名： | 李冬梅 刘艳 |
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| 作者单位： | 1. 南阳理工学院计算机与信息工程学院,河南南阳,473004
2. 中州大学信息工程学院,郑州,450044 |
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| 摘 要： | 传统的网络优化问题通过对偶梯度下降算法来解决,虽然该算法能够以分布式方式来实现,但其收敛速度较慢.加速对偶下降算法(ADD)通过近似牛顿步长的分布式计算,提高了对偶梯度下降算法的收敛速率.但由于通信网络的不确定性,在约束不确定时,该算法的收敛性难以保证.基于此,提出了一种随机形式的ADD算法来解决该网络优化问题.理论上证明了随机ADD算法当不确定性的均方误差有界时,能以较高概率收敛于最优值的一个误差邻域;当给出更严格的不确定性的约束条件时,算法则可以较高概率收敛于最优值.实验结果表明,随机ADD算法的收敛速率比随机梯度下降算法快两个数量级.
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| 关 键 词： | 网络优化 加速对偶梯度下降算法 随机ADD 收敛速率 |
Network optimization under uncertain constraints with stochastic ADD algorithms |
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| LI Dong-mei,LIU Yan. Network optimization under uncertain constraints with stochastic ADD algorithms[J]. Application Research of Computers, 2014, 31(12) |
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| Authors: | LI Dong-mei LIU Yan |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | network optimization accelerated dual descent (ADD) algorithm stochastic ADD convergence rate |
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