一種解決帶有凸集約束的分布式偽凸優(yōu)化的連續(xù)時間算法

摘要： 本文提出了一種可以解決帶有凸集約束且全局目標(biāo)函數(shù)是非光滑偽凸的分布式優(yōu)化問題的連續(xù)時間算法.本文所提出的分布式優(yōu)化算法采用罰函數(shù)方法建模，通過構(gòu)造一個合適的懲罰項(xiàng)迫使所有智能體的狀態(tài)變量進(jìn)入可行域.通過使用李雅普諾夫(有限時間)穩(wěn)定性理論等工具，證明了在一定假設(shè)下，本文所提出的算法將在有限時間內(nèi)達(dá)成一致狀態(tài)且進(jìn)入可行域并永駐其中，并在此之后收斂到原分布式優(yōu)化問題的最優(yōu)解集.此外...