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內(nèi)容簡介

　　本書主要內(nèi)容包括：（1）提出了分布式的隨機次梯度投影算法；（2）提出了異步廣播的分布式次梯度隨機投影算法；（3）提出了分布式隨機坐標塊次梯度投影算法；（4）提出了分布式隨機坐標塊條件梯度算法；（5）提出了量化信息與隨機網(wǎng)絡拓撲的擴散小均方算法；（6）提出了分布式隨機次梯度在線算法；（7）提出了差分隱私的分布式隨機次梯度在線優(yōu)化算法；（8）提出了分布式條件梯度在線學習算法。本書選材廣泛、內(nèi)容新穎，適合數(shù)學、控制、計算機等專業(yè)的本科生及研究生，適合從事應用數(shù)學、計算數(shù)學、機器學習等研究領域的科技人員。

作者簡介

　　朱軍龍，博士（后）、河南科技大學副教授，中國自動化學會青年工作委員會委員，研究方向為分布式優(yōu)化理論、強化學習理論，主持國家自然科學基金面上項目1項、省部級項目2項；在IEEE Transactions、電子學報等國內(nèi)外知名期刊發(fā)表論文15篇；在科學出版社出版專著1部（第二）；授權發(fā)明專利0余項，其中發(fā)明人2項；獲河南省科技進步獎二等獎1項、三等獎1項。

圖書目錄

第1章緒論
1.1研究背景與意義
1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1分布式離線優(yōu)化算法
1.2.2分布式在線優(yōu)化算法
參考文獻
第2章分布式隨機次梯度投影算法
2.1引言
2.2算法設計
2.3主要結果
2.4收斂性能分析
2.5本章小結
參考文獻
第3章異步的分布式次梯度隨機投影算法
3.1引言
3.2算法設計
3.3主要結果
3.4收斂性能分析
3.5誤差界分析
3.6本章小結
參考文獻
第4章量化信息與隨機網(wǎng)絡拓撲的擴散小均方算法
4.1引言
4.2擴散算法
4.3算法設計
4.3.1隨機網(wǎng)絡拓撲模型
4.3.2抖動量化模型
4.3.3隨機網(wǎng)絡與抖動量化的擴散策略
4.4均方收斂分析
4.5穩(wěn)態(tài)性能分析
4.6仿真結果
4.7本章小結
參考文獻
第5章分布式隨機次梯度在線優(yōu)化算法
5.1引言
5.2問題描述與算法設計
5.2.1問題描述
5.2.2算法設計
5.3主要結果
5.4算法性能分析
5.5仿真實驗
5.6本章小結
參考文獻
第6章差分隱私的分布式在線優(yōu)化算法
6.1引言
6.2基本概念與定義
6.2.1圖論
6.2.2差分隱私
6.3問題描述及算法設計
6.3.1問題描述
6.3.2算法設計
6.4主要結果
6.5差分隱私與性能分析
6.5.1差分隱私分析
6.5.2性能分析
6.6本章小結
參考文獻
第7章分布式條件梯度在線學習算法
7.1引言
7.2準備工作
7.3問題形式化與算法
7.4假設和主要結果
7.5性能分析
7.6引理證明
7.7仿真實驗
7.8本章小結
參考文獻
第8章基于隨機塊坐標的分布式在線無投影算法
8.1引言
8.2問題描述與算法設計
8.2.1問題描述
8.2.2算法設計
8.3相關假設和主要結果
8.4收斂性分析
8.5仿真實驗
8.5.1實驗設置
8.5.2實驗結果與分析
8.6本章小結
參考文獻
第9章基于事件驅動的分布式在線無投影算法
9.1引言
9.2問題描述與算法設計
9.2.1問題描述
9.2.2算法設計
9.3相關假設與結果
9.4收斂性分析
9.5本章小結
參考文獻