【摘 要】
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在大数据环境下,需要对海量数据进行分析处理,加快数据处理效率。分布式网络在处理进程任务时,通过调配网络中节点资源,分配给不同的节点处理不同计算、通信任务。无中心分布
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在大数据环境下,需要对海量数据进行分析处理,加快数据处理效率。分布式网络在处理进程任务时,通过调配网络中节点资源,分配给不同的节点处理不同计算、通信任务。无中心分布式一致优化问题大部分都是以无约束为基础,即表示每个节点的初始化节点为空。本文应用梯度投影法分布式方法,提出了随机优化的策略,融合本地目标的优化操作和邻居值,将融合获取的结果都投影给本地约束集。实验结果表明本算法稠密网络中信息融合的速度更快。
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