1、分布式优化：理论、方法与应用探索

分布式优化：理论、方法与应用探索

1. 分布式优化的重要性与挑战

在当今科技工程领域，分布式系统占据着核心地位，在大规模分布式工业控制、多机器人系统、智能电网等方面展现出巨大的发展潜力。分布式优化旨在解决如何在不同领域中对分布式系统进行优化调度的问题，然而，目前在复杂网络、数字通信环境下，分布式优化的运行机制尚不清晰，应用效果也不尽如人意。

分布式优化在多个领域有着广泛的应用场景，但也面临着诸多挑战：
- 复杂动态网络 ：网络系统的动态变化和结构复杂性使得现有的分布式优化算法难以满足快速收敛、低计算复杂度、强可扩展性和高智能体自主性等实际需求。孤立的智能体难以获取全局信息，复杂的非线性动态行为也增加了系统一致性分析的难度。
- 数字通信 ：数字通信虽然具有抗干扰、易集成和易处理等优点，但实际通信中有限的信道带宽导致量化级别受限，产生量化误差，影响多智能体系统的稳态性能。此外，智能体的计算能力和能源供应有限也会限制优化控制的性能。
- 智能电网 ：智能电网基于集成的高速双向通信网络构建，但分布式电源系统的广泛应用带来了电网结构复杂、功率输出间歇性和随机性等挑战，因此研究如何优化能源分配、调整发电和定价策略具有重要的现实意义。

2. 分布式优化问题及解决方法

为了解决上述问题，提出了一系列分布式优化算法，以下是部分算法的介绍：
|章节|问题描述|解决方法|
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|第2章|在不平衡有向多智能体网络上集体最小化局部凸函数之和|提出SGT - FROST