分布式在线交替方向乘子法
来源：计算机应用杂志2015年第6期北京时间：
作者：许浩锋, 凌青
单位：中国科学技术大学 自动化系, 合肥 230026
摘要：针对如何对分布式网络采集的数据进行在线学习的问题,提出了一种基于交替方向乘子法(ADMM)的分布式在线学习优化算法——分布式在线交替方向乘子法(DOM)。首先,针对分布式在线学习需要各节点根据新采集的数据来更新本地估计,同时保持网络中所有节点的估计趋于一致这一问题,建立了数学模型并设计DOM算法对其进行求解。其次,针对分布式在线学习问题定义了Regret 界,用以表征在线估计的性能;证明了当本地即时损失函数是凸函数时,DOM算法是收敛的,并给出了其收敛速度。最后,通过数值仿真实验结果表明,相比现有的分布式在线梯度下降法(DOGD)和分布式在线自主学习算法(DAOL),所提出的DOM算法具有更快的收敛性能。
关键词：交替方向乘子法,在线学习,分布式网络,优化算法,Regret 界
基金资助：国家自然科学基金资助项目(61004137)。
