分散无梯度优化器

省算力

专为分布式环境下的非光滑非凸优化设计，各节点只需零阶信息即可协同寻优，大幅降低通信与计算开销。

Zhenwei, Lin · Jingfan, Xia · 邓琪 · Luo, Luo

2024

技术优势

查询成本极低

每个节点每轮迭代只需计算一次零阶预言，无需梯度信息，减轻了单个节点的计算负担。

真实数据验证

在真实数据集上的实验结果表明，所提算法相较现有方法具有经验优势。

应用场景

• 多机器人协同优化：无需梯度且通信少，多机器人可实时协同完成非光滑任务分配与路径规划。
• 群体机器人分散决策：去中心化且单节点计算代价低，适合群体机器人在通信受限下做分散决策。
• 物联网边缘优化：避免梯度计算，边缘设备能耗低，可处理非光滑非凸的分布式学习任务。
• 具身智能体分布式学习：零阶查询对模型依赖低，适合具身智能体在未知动力学下分布式学习策略。