Randomized gradient-free distributed online optimization via a dynamic regret analysis
This work considers an online distributed optimization problem, with a group of agents whose local objective functions vary with time. Moreover, the value of the objective function is revealed to the corresponding agent after the decision is executed per time-step. Thus, each agent can only update t...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | , |
---|---|
مؤلفون آخرون: | |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2023
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/170697 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
كن أول من يترك تعليقا!