MUSIC：在分布式优化中加速收敛的不准确和准确方法

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-03-05T00:00:00Z

本文介绍了MUSIC加速框架，实现了每次迭代中的多次本地更新和一次组合。通过不精确和精确的分布式优化方法，开发了两种新算法，表现出高速线性收敛和高通信效率。收敛分析揭示了不精确策略引起的稳态误差的来源并提供了有效的解决方案。数值结果证明了理论动机、分析以及性能优势。