【摘 要】
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近年来,基于多智能体系统的分布式优化问题引起了广泛的关注.对于分布式优化问题,其算法的设计与收敛性分析是研究的重点.因此,本文致力于研究分布式二阶优化算法及其收敛性分析,以解决分布式无约束凸优化问题.本文首先考虑了无向图上的分布式无约束凸优化问题,基于恒定步长方案和梯度跟踪策略,提出了新颖的连续时间分布式二阶优化算法.所提出的算法旨在摒弃递减步长方案,加速分布式一阶优化算法的收敛速度,并进一步拓展
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近年来,基于多智能体系统的分布式优化问题引起了广泛的关注.对于分布式优化问题,其算法的设计与收敛性分析是研究的重点.因此,本文致力于研究分布式二阶优化算法及其收敛性分析,以解决分布式无约束凸优化问题.本文首先考虑了无向图上的分布式无约束凸优化问题,基于恒定步长方案和梯度跟踪策略,提出了新颖的连续时间分布式二阶优化算法.所提出的算法旨在摒弃递减步长方案,加速分布式一阶优化算法的收敛速度,并进一步拓展现有研究的分布式二阶优化算法.此外,针对无向通信的多智能体网络系统,本文考虑了由过多变量通信所引起的通信成本问题.通过减少网络中进行信息通信的变量,本文基于原始分布式二阶优化算法,改进并提出了具有通信缓解的分布式二阶优化算法.所提出的通信缓解算法降低了通信成本的同时提高了原始算法的通信效率.本文还考虑了非平衡有向图上的分布式无约束凸优化问题,并将原始分布式二阶优化算法从无向图拓展应用于非平衡有向图,扩展了现有分布式二阶优化算法主要应用于无向或平衡有向图的情况.最后,通过3个数值仿真实例验证了所提出算法的有效性及其收敛性能.
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伴随着现代工业技术的迅猛发展,工程产品的可靠性越来越高,但其成本也愈发昂贵,因此人们通常无法在有限时间内获得充足的故障数据用以可靠性分析。由于在产品正常运转的过程中多个性能指标发生退化,且与故障数据获取的难易程度和成本相比,退化数据的获取相对简单且造价不高,因此利用产品的退化数据进行剩余寿命建模分析的研究越来越多。作为传统建模方式的一种替代方法,在剩余寿命领域独占优势,该方法主要是通过对产品在有限
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