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在KL性质下增强分散梯度跟踪的收敛性
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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，提出了一种基于Kurdyka-Łojasiewicz性质的新方法，证明了SONATA算法的收敛性及其速率，为去中心化优化提供了有力保障。
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关键要点
- 本文研究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。
- 提出了一种基于Kurdyka-Łojasiewicz性质的新方法。
- 证明了分散梯度跟踪算法SONATA的收敛性及其速率。
- 为去中心化优化方法提供了强有力的收敛保证。
- 研究成果在数值实验中得到了验证。
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