【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于信息通信，涉及一种带宽受限场景下的量化分布式自适应在线优化方法及系统。
技术介绍
1、近年来，分布式优化算法在学术界和工业界引起了热议，并在各种场景下展现出了广泛的应用潜力，包括信号处理、资源分配、隐私保护、源定位和经济调配等。与传统的中心化方法不同，分布式优化算法涉及多个节点，这些节点在网络中相互协作、通信和交流信息，并共同优化问题。分布式优化算法的优势在于其不需要将所有数据集中到一个中心节点进行处理，从而保护了用户的隐私和数据安全。其次，分布式优化算法可以更高效地利用网络中的资源，因为每个节点都可以独立地处理数据并共享信息，避免了单点故障的问题。此外，分布式优化算法还可以更好地适应大规模网络和动态环境，其可以随着网络的变化自我调整和优化。
2、但在现实世界中，很多问题都需要实时的解决方案。因此，随着时间的推移，最优解可能会发生变化。为了应对这类问题，分布式在线学习算法应运而生。这种算法可以在线学习并更新模型，以便能够快速适应环境和数据的变化。在线学习算法的核心思想是在每个时间步上更新模型参数以适应不同环境。...
【技术保护点】
1.一种带宽受限场景下的量化分布式自适应在线优化方法，其特征在于：该方法同时将随机量化器和自适应梯度算法结合到分布式在线算法中，实现在带宽受限的场景下实现算法自适应收敛。
2.根据权利要求1所述的一种带宽受限场景下的量化分布式自适应在线优化方法，其特征在于：在本方法中，节点间的通信看作是一个无向网络，用来描述，由节点集和边集组成；定义为表示无向图的矩阵，[W]ij∈[0,1]的值表示节点i对节点j的影响，并且权重越大，影响越大，当权重为0时，这两个节点互不影响；用表示节点i的邻域，此外，该网络的权重矩阵必须是双随机矩阵，即满足
3.根据权利要求...
【技术特征摘要】
1.一种带宽受限场景下的量化分布式自适应在线优化方法，其特征在于：该方法同时将随机量化器和自适应梯度算法结合到分布式在线算法中，实现在带宽受限的场景下实现算法自适应收敛。
2.根据权利要求1所述的一种带宽受限场景下的量化分布式自适应在线优化方法，其特征在于：在本方法中，节点间的通信看作是一个无向网络，用来描述，由节点集和边集组成；定义为表示无向图的矩阵，[w]ij∈[0,1]的值表示节点i对节点j的影响，并且权重越大，影响越大，当权重为0时，这两个节点互不影响；用表示节点i的邻域，此外，该网络的权重矩阵必须是双...
【专利技术属性】
技术研发人员：吕庆国，陈宸，张可可，廖晓峰，邓绍江，李华青，李艳涛，李冬，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：
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