用于图结构非线性规划的分布式优化

本文介绍了MP-Jacobi，一种用于解决在图或超图上定义的非线性规划的新型分布式框架。该方法结合了消息传递和Jacobi块更新，实现了并行更新和单跳通信。本文的重要性在于它能够以分布式方式处理复杂的优化问题，从而可能提高可扩展性和效率。对于强凸目标函数的收敛性保证和显式速率尤其有价值，提供了对该方法性能的见解，并指导了高效聚类策略的设计。代理方法和超图扩展的开发进一步增强了该方法的可行性。

• •提出了MP-Jacobi，一个用于图结构非线性规划的分布式框架。
• •结合消息传递和Jacobi块更新，实现并行更新和单跳通信。
• •为强凸目标函数提供收敛性保证和显式速率。
• •开发代理方法以减少计算复杂度。
• •将该方法扩展到超图。