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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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关键要点
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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。
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提出了一种基于Kurdyka-Łojasiewicz (KL)性质的新方法，证明了分散梯度跟踪算法SONATA的收敛性。
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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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研究结果在数值实验中得到了验证。
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