Distributed optimization for resour

Distributed optimization for resource allocation problems is investigated and a sub-optimal continuous-time algorithm is proposed. Our algorithm has lower order dynamics than others to reduce burdens of computation and communication, and is applicable to weight-balanced graphs. Moreover, it can deal with both local set constraints and coupled inequality constraints, and remove the requirement of twice differentiability of the cost function in comparison with the existing sub-optimal algorithm. However, this algorithm is not easy to be analyzed since it involves singular perturbation type dynamics with projected non-differentiable right-hand side. We overcome the encountered difficulties and obtain results including the existence of an equilibrium, the sub-optimality, and the convergence of the algorithm.

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研究了资源分配问题的分布式优化，并提出了次优连续时间算法。我们的算法比其他算法具有更低的阶次动态，以减少计算和通信的负担，并且适用于权重平衡图。此外，与现有的次优算法相比，它可以处理局部集合约束和耦合不等式约束，并且消除了成本函数的二次可微性的要求。然而，该算法并不容易分析，因为它涉及具有投影不可微右侧的奇异扰动类型动力学。我们克服了遇到的困难，得到了包括均衡存在性、次优性和算法收敛性在内的结果。

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研究了资源分配问题的分布式优化问题，提出了一种次优连续时间算法。我们的算法具有比其他算法更低的动态阶数，以减轻计算和通信负担，并且适用于权重平衡图。此外，与现有的次优算法相比，它既能处理局部集约束，又能处理耦合不等式约束，并消除了代价函数二次可微的要求。然而，该算法不容易分析，因为它涉及到具有投影不可微右手边的奇异摄动型动力学。我们克服了遇到的困难，得到了包括平衡点的存在性、次最优性和算法的收敛性在内的结果。

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研究了资源分配问题的分布式优化，提出了一种次优连续时间算法。与其他算法相比，我们的算法具有较低的动态阶以减少计算和通信负担，并且适用于重量平衡图。此外，与现有的次优算法相比，该算法可以处理局部集约束和耦合不等式约束，并取消了对代价函数二次可微的要求。然而，这种算法不容易分析，因为它涉及奇异摄动型动力学与投影不可微的右手边。我们克服了所遇到的困难，并获得了一些结果，包括均衡的存在性、次优性和算法的收敛性。

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