Enhancing Convergence of Decentralized Gradient Tracking under the KL Property

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内容提要

本文研究了多智能体去中心化优化问题,特别是非凸平滑函数和凸扩展值函数的最小化。基于Kurdyka-Łojasiewicz (KL)性质,证明了分散梯度跟踪算法SONATA的收敛性,并提供了不同情况下的收敛速率,为去中心化优化方法提供了强有力的收敛保证。

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