求解无约束一致性优化问题的分布式拟牛顿算法

本文主要针对网络中各个节点相互协作,最大限度地使本地费用函数的总和最小的无约束一致性优化问题,提出了一类分布式拟牛顿算法。算法仅利用了目标函数的一阶导数信息,每步通过选取一个满足拟牛顿方程的正定对角矩阵来作为费用函数Hesse矩阵逆的校正矩阵,克服了校正矩阵的非稀疏性对算法分布式实现造成的困难,减少了计算量和存储空间。在适当条件下,证明了分布式拟牛顿算法的全局收敛性及局部线性收敛速度,并通过数值实验验证了算法的优越性。