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学习（通过）分布优化
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文总结了分布式优化技术的发展历程，重点介绍了凸问题的拉格朗日松弛和分解策略，以及ADMM和近端中心方法的改进。ALADIN算法在非凸场景下具有收敛性保证，与传统增广技术不同。分布式优化在机器学习和图像等领域具有广泛应用。
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关键要点
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本文总结了分布式优化技术的发展历程。
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追溯到20世纪60年代Dantzig、Wolfe和Benders开创的基于对偶的方法。
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重点介绍了凸问题的拉格朗日松弛和分解策略。
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改进了交替方向乘子法（ADMM）等方法。
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2000年代末期，分布式优化在机器学习和图像等领域重新引起兴趣。
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ADMM方法表现出实际的有效性和统一潜力。
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强调了近端中心方法的出现及其在不同领域的应用。
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ALADIN算法在非凸场景下提供收敛性保证，无需引入辅助变量。
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ALADIN与传统增广技术有所区别，具有应对非凸优化挑战的前景。
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