随机并行优化算法

节省资源加速收敛

该算法通过让部分智能体并行求解子问题，显著节省计算资源，同时保持与全参与方法相当的收敛性能，为多智能体系统分布式优化提供了一种高效实现。

Nan, Bai · 段志生 · 王琦少

Automatica 2024

参数信息

收敛速率
O(1/k)
收敛速率（加速）
O(1/k²)

技术优势

计算开销大幅降低

每轮迭代只需一小部分智能体求解子问题，避免全网络同时更新带来的计算峰值，适合大规模系统。

收敛速率可加速至 O(1/k²)

通过自适应调整辅助参数，算法能在相同迭代次数内达到更高精度，缩短实际运行时间。

实现收敛速度与资源节省的折中

算法本身内含一个可调节的折中机制，用户可根据资源预算选择参与比例，在性能损耗可接受的前提下灵活配置。

应用场景