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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.4
- 수록면
- 331 - 342 (12page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2024.24.0005
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This paper introduces distributed optimization theory, and its applications. Specifically, in this paper, we study detailed mathematical setups and mathematical proofs of the main theoretical works in distributed optimization. The theory of distributed optimization could be divided into two main different classes. The first one is developed in the “line search” manner such as gradient descent method, and the second one is developed from Lagrangian approach. Additionally, we present some important sub-algorithms in these two classes. We also introduce several domestic researchers who have been working in this field.
목차
Abstract
I. 서론
II. 분산최적화
III. 분산최적화 분류 및 서베이 논문 소개
IV. 분산최적화 주요 이론
V. 관련 국내연구자 소개 및 분산최적화 응용
VI. 논의 및 결론
REFERENCES
참고문헌 (22)
참고문헌 신청
H. Shim, “Control Theory for Dummies: Consensus for Multi-agent system,” Magazine of Institute of Control, Robotics and Systems, vol. 25, no. 4, pp. 30-36, 2019. https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE09286724
A. Nedic and J. Liu, “Distributed optimization for control,” Annual Review of Control, Robotics, and Autonomous Systems, vol. 1, pp. 77-103, May. 2018. doi: https://doi.org/10.1146/annurev-control-060117-105131
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Y. Yang, X. Guan, Q.-S. Jia, L. Yu, B. Xu, and C. J. Spanos, “A survey of ADMM variants for distributed optimization: Problems, algorithms and features,” arXiv:2208.03700 [cs.DC], 2022.
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