本文介绍了针对分散优化问题的随机算法，包括DSBA、D-GET和PMGT-SVRG等。这些算法在非凸优化中表现出线性收敛性和高效性，适合大规模机器学习。同时，研究提出了新算法ME-DOL，并证明其在非光滑非凸目标中的有效性，建立了样本复杂度的理论保证。