基于随机加速对偶下降算法的分布式网络流量优化

传统的分布式网络流量优化问题大都通过对偶梯度下降算法来解决，虽然该算法能够以分布式方式来实现,但其收效速度较慢。加速对偶下降（accelerateddualdescent,ADD)算法通过近似牛顿步长的分布式计算,提高了对偶梯度下降算法的收敛速率。但由于通信网络的不确定性，在约束不确定时，该算法的收敛性难以保证。基于此,提出了一种随机形式的ADD算法来解决该网络优化问题。理论上证明了随机ADD算法在不确定性的均方误差有界时，能以较高概率收敛于最优值的一个误差邻域；当给出更严格的不确定性的约束条件时，算法则可以较高概率收敛于最优值。实验结果表明，随机ADD算法的收敛速率比随机梯度下降算法快2个数量级。