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        求解線性代數(shù)方程組的一種魯棒分布式算法

        2019-07-13 09:39:56于夢曉
        科技創(chuàng)新導報 2019年9期
        關鍵詞:魯棒

        于夢曉

        摘 要:針對分布式環(huán)境應用背景下的線性代數(shù)方程組,本文提出了一種基于多智能體系統(tǒng)求解線性代數(shù)方程組的分布式算法。該算法是魯棒的,因為它不需要預先假設線性代數(shù)方程組有解。算法或者收斂到線性代數(shù)方程組的某個解,或者通過判斷準則有效終止,而不會陷入死循環(huán)。數(shù)值仿真驗證了算法的有效性。仿真結果表明,對于有解的線性代數(shù)方程組,本文的算法比之前的分布式算法需要更少的迭代次數(shù);對于無解的線性代數(shù)方程組,可通過判斷準則終止算法。

        關鍵詞:多智能體系統(tǒng) 線性代數(shù)方程組 分布式算法 魯棒

        中圖分類號:G64 文獻標識碼:A 文章編號:1674-098X(2019)03(c)-0146-03

        在諸如傳感器網絡和過濾應用程序中,各個處理器是彼此分離的。每個傳感器只掌握局部信息,但沒有傳感器可獲得網絡拓撲的全局信息。此時對應的線性代數(shù)方程組問題:每個傳感器對應矩陣Ai和向量bi,在不透漏自己信息的情況下,尋找多個方程組的公共解:

        許多學者通過多智能體系統(tǒng)建立分布式算法來求解問題(2)[2-5]。每個自主體掌握信息且控制變量xi。多個變量同時更新趨于一致得到方程組的解。2015年,Mou等[4]提出算法DALE。若方程組有解,DALE可找到其解。但每個方程組均有解,方程組未必有解。若其無解,DALE將陷入死循環(huán)?;谏鲜隹紤],我們提出一種改進的分布式算法。新算法具有更簡潔的迭代格式,同時對無解的線性代數(shù)方程組,給出判斷準則避免算法陷入死循環(huán)。最后,通過數(shù)值仿真驗證了算法的有效性。

        1 一些基本結論

        引理1:給定方程組(1)(2),若存在某個方程組無解,則方程組無解;

        證明.若方程組無解,但方程組存在解,則對所有的i滿足,與方程組無解矛盾。故方程組必定無解。同時,無解等價于, 故若存在某個方程組滿足, 則方程組無解。

        為敘述引理2, 引入方程組,且,

        引理2:給定方程組與, 則:

        (1)方程組有解的充要條件是方程組存在t≠0的解;

        (2)方程組無解的充要條件是方程組的所有解中均有t=0。

        證明:(1)設方程組存在解x0。則即為方程組的解;反之,若方程組存在解,則滿足方程組, 即方程組有解。

        (2)若方程組無解, 方程組存在解,則滿足方程組,與假設矛盾, 故方程組的所有解中均有t=0。反之, 逆否命題必成立.

        2 基于多智能體系統(tǒng)的魯棒分布式算法

        通過上述轉化, 我們得到比DALE更簡潔的迭代格式.若方程組無解, 根據引理1,2的證明過程可得其判斷準則: 對所有的i,或。由該判斷準則, 我們可以避免新算法在方程組無解時陷入死循環(huán)。下面給出算法1的具體步驟:

        3 數(shù)值仿真

        本節(jié)我們通過數(shù)值仿真說明算法1的有效性,測試軟件為Matlab-R2014a,運行環(huán)境為宏基筆記本Win 8系統(tǒng)(Intel(R) Core(TM) i5-3337U CPU 1.80 GHZ, 3.80 GB).

        例1[6]: 考慮由3個自主體的多智能體系統(tǒng)生成的線性代數(shù)方程組:

        用DALE求解此方程組時, 由于始終不滿足停止準則, 算法將會陷入死循環(huán)。而用本文算法求解時,通過判斷,可知方程組無解。從而終止算法。仿真結果見圖2。

        4 結語

        本文針對分布式計算環(huán)境下的線性代數(shù)方程組提出了一種魯棒分布式算法。通過將非齊次線性代數(shù)方程組轉換為齊次線性代數(shù)方程組求解, 新算法具有更簡潔的迭代格式, 當方程組有解時, 比DALE更快地收斂到方程組的解; 對無解的方程組, 通過判斷準則可以有效終止算法。 最后, 數(shù)值仿真說明了算法的有效性.

        參考文獻

        [1] 洪奕光, 張艷瓊. 分布式優(yōu)化: 算法設計和收斂性分析[J].控制理論與應用, 2014, 31(7): 850-857.

        [2] Nedic A, Ozdaglar A E. Distributed Subgradient Methods for Multi-Agent Optimization[J]. IEEE Transactions on Automatic Control, 2009, 54(1): 48-61.

        [3] Anderson B D O, Mou S, Morse A S, et al. Decentralized gradient algorithm for solution of a linear equation[J]. Numerical Algebra Control & Optimization, 2015, 6:(3): 319-328.

        [4] Mou S, Liu J, Morse A S. A distributed algorithm for solving a linear algebraic equation[J]. IEEE Transactions on Automatic Control, 2015, 60(11): 2863-2878.

        [5] 龍昱屾, 劉帥, 謝立華. 帶集合約束的分布式隨機凸優(yōu)化[J]. 中國科學:數(shù)學, 2016, 46(10): 1487-1498.

        [6] Wang X, Mou S, Sun D. Improvement of a distributed algorithm for solving linear equations[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2017, 64(4): 3113-3117.

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