| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 研究背景和目的 | 第10-11页 |
| 1.2 系统框架和问题描述 | 第11-15页 |
| 1.3 研究历史和现状 | 第15-18页 |
| 1.3.1 经典最优化流派 | 第15-16页 |
| 1.3.2 群体智能流派 | 第16-18页 |
| 1.4 本文的主要工作和内容组织 | 第18-21页 |
| 第2章 并行和分布式优化的理论基础 | 第21-37页 |
| 2.1 无约束优化问题 | 第21-25页 |
| 2.1.1 下降法 | 第22-23页 |
| 2.1.2 下降方向 | 第23-24页 |
| 2.1.3 步长规则 | 第24页 |
| 2.1.4 收敛性 | 第24-25页 |
| 2.2 有约束优化问题 | 第25-30页 |
| 2.2.1 可行域的引入 | 第25-26页 |
| 2.2.2 投影法 | 第26页 |
| 2.2.3 对偶理论 | 第26-28页 |
| 2.2.4 等式约束的乘子法 | 第28-29页 |
| 2.2.5 不等式约束的内点法 | 第29-30页 |
| 2.3 并行和分布式最优化 | 第30-34页 |
| 2.3.1 G-S方法 | 第30-31页 |
| 2.3.2 SOP方法 | 第31-32页 |
| 2.3.3 并行乘子法 | 第32-33页 |
| 2.3.4 分布式乘子法 | 第33-34页 |
| 2.4 无约束和有约束优化问题的等价变换 | 第34-36页 |
| 2.5 小结 | 第36-37页 |
| 第3章 可导目标函数的分化乘子法 | 第37-52页 |
| 3.1 乘子法的局限 | 第37-38页 |
| 3.2 分化乘子法SMoM | 第38-39页 |
| 3.3 SMoM算法的并行和分布式推广 | 第39-41页 |
| 3.4 SMoM算法的收敛性分析 | 第41-44页 |
| 3.5 SMoM算法在Logistic回归上的应用 | 第44-50页 |
| 3.5.1 并行式Logistic回归 | 第45-48页 |
| 3.5.2 分布式Logistic回归 | 第48-50页 |
| 3.6 小结 | 第50-52页 |
| 第4章 不可导目标函数的混合乘子法 | 第52-68页 |
| 4.1 交替方向乘子法ADMoM及其局限 | 第52-53页 |
| 4.2 混合优化算法HMoM | 第53-54页 |
| 4.3 HMoM算法的并行和分布式推广 | 第54-56页 |
| 4.4 HMoM算法的收敛性分析 | 第56-60页 |
| 4.5 HMoM在稀疏信号恢复中的应用 | 第60-66页 |
| 4.5.1 并行式稀疏信号恢复 | 第61-63页 |
| 4.5.2 分布式稀疏信号恢复 | 第63-66页 |
| 4.6 小结 | 第66-68页 |
| 第5章 基于增量次梯度的分布式信号估计 | 第68-82页 |
| 5.1 增量次梯度投影算法IS | 第68-70页 |
| 5.1.1 接力模式 | 第69-70页 |
| 5.1.2 步长规则 | 第70页 |
| 5.2 IS算法的收敛性 | 第70-72页 |
| 5.2.1 轮转顺序 | 第70-71页 |
| 5.2.2 随机顺序 | 第71-72页 |
| 5.2.3 马尔科夫顺序 | 第72页 |
| 5.3 IS算法于分布式信号估计中的应用 | 第72-74页 |
| 5.3.1 分布式最大似然估计DIS-MLE | 第72-73页 |
| 5.3.2 分布式最优线性无偏估计DIS-BLUE | 第73页 |
| 5.3.3 分布式最小二乘估计DIS-LSE | 第73-74页 |
| 5.3.4 分布式最大后验概率估计DIS-MAP | 第74页 |
| 5.3.5 分布式最小均方误差估计DIS-LMMSE | 第74页 |
| 5.4 仿真对比与分析 | 第74-80页 |
| 5.4.1 分布式MLE算法 | 第75-80页 |
| 5.4.2 分布式BLUE算法 | 第80页 |
| 5.4.3 分布式MAP算法 | 第80页 |
| 5.4.4 分布式LMMSE算法 | 第80页 |
| 5.5 小结 | 第80-82页 |
| 第6章 利用随机广播的无偏一致性和分布式优化算法 | 第82-101页 |
| 6.1 网络一致性算法与Gossip算法 | 第82-84页 |
| 6.2 算法描述 | 第84-87页 |
| 6.3 收敛性分析 | 第87-95页 |
| 6.3.1 C-RBG的收敛性 | 第87-92页 |
| 6.3.2 DGD-RBG的收敛性 | 第92-95页 |
| 6.4 仿真结果与分析 | 第95-100页 |
| 6.4.1 C-RBG算法 | 第96页 |
| 6.4.2 DGD-RBG算法 | 第96-100页 |
| 6.5 小结 | 第100-101页 |
| 第7章 总结与展望 | 第101-104页 |
| 7.1 全文总结 | 第101-102页 |
| 7.2 工作展望 | 第102-104页 |
| 参考文献 | 第104-113页 |
| 已发表或录用论文列表 | 第113-114页 |
| 已申请专利列表 | 第114-115页 |
| 致谢 | 第115-116页 |
