Distributed Optimization: Advances in Theories, Methods, and Applications / Li, Huaqing  

Público ISBD Ningún comentario para este título. Título : Distributed Optimization: Advances in Theories, Methods, and Applications Tipo de documento: documento electrónico Autores: Li, Huaqing, ; Lü, Qingguo, ; Wang, Zheng, ; Liao, Xiaofeng, ; Huang, Tingwen, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XVIII, 243 p. 64 ilustraciones, 42 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1561092-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Ingeniería de control  Optimización matemática  Red de computadoras  Teoría de sistemas y control  Mejoramiento  Redes de comunicación informática Clasificación: Resumen: Este libro ofrece una valiosa guía de referencia para investigadores en optimización distribuida y para estudiantes de pregrado y posgrado por igual. Centrándose en las naturalezas y funciones de los agentes, las redes de comunicación y los algoritmos en el contexto de la optimización distribuida para sistemas de control en red, este libro presenta a los lectores los antecedentes de la optimización distribuida; desarrollos recientes en algoritmos distribuidos para varios tipos de redes de comunicación subyacentes; la implementación de estrategias eficientes en computación y comunicación en la ejecución de algoritmos distribuidos; y los marcos de análisis de convergencia y evaluación del desempeño. Sobre esta base, el libro estudia en profundidad 1) la optimización restringida distribuida y el esquema de sueño aleatorio, desde la perspectiva del agente; 2) algoritmos basados ​​en difusión asincrónica, comunicación activada por eventos, comunicación cuantificada, redes dirigidas desequilibradas y redes variables en el tiempo, desde una perspectiva de red de comunicación; y 3) algoritmos acelerados y algoritmos de gradiente estocástico, desde una perspectiva algorítmica. Finalmente, se discuten las aplicaciones de la optimización distribuida en el aprendizaje estadístico a gran escala, redes de sensores inalámbricos y para la gestión óptima de la energía en redes inteligentes. Nota de contenido: Introduction -- Convergence of Distributed Accelerated Algorithm over Unbalanced Directed Networks -- Geometrical Convergence Rate for Distributed Optimization with Time-Varying Directed Graphs and Uncoordinated Step-Sizes -- Distributed Constrained Optimization over Unbalanced Directed Networks Using Asynchronous Broadcast-Based Algorithm -- Distributed Consensus Optimization in Multi-Agent Networks with Time-Varying Directed Topologies and Quantized Communication -- Event-Triggered Communication and Data Rate Constraint for Distributed Optimization of Multi-Agent Systems -- Random Sleep Scheme Based Distributed Optimization Algorithm over Unbalanced Time-Varying Networks -- Edge-Based Stochastic Gradient Algorithm for Distributed Optimization -- Distributed Robust Algorithm for Economic Dispatch in Smart Grids over General Unbalanced Directed Networks -- Distributed Event-Triggered Schemefor Economic Dispatch in Power Systems with Uncoordinated Step-Sizes. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Distributed Optimization: Advances in Theories, Methods, and Applications [documento electrónico] / Li, Huaqing, ; Lü, Qingguo, ; Wang, Zheng, ; Liao, Xiaofeng, ; Huang, Tingwen,  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasya] : Springer, 2020 . - XVIII, 243 p. 64 ilustraciones, 42 ilustraciones en color. ISBN : 978-981-1561092-- Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Ingeniería de control  Optimización matemática  Red de computadoras  Teoría de sistemas y control  Mejoramiento  Redes de comunicación informática Clasificación: Resumen: Este libro ofrece una valiosa guía de referencia para investigadores en optimización distribuida y para estudiantes de pregrado y posgrado por igual. Centrándose en las naturalezas y funciones de los agentes, las redes de comunicación y los algoritmos en el contexto de la optimización distribuida para sistemas de control en red, este libro presenta a los lectores los antecedentes de la optimización distribuida; desarrollos recientes en algoritmos distribuidos para varios tipos de redes de comunicación subyacentes; la implementación de estrategias eficientes en computación y comunicación en la ejecución de algoritmos distribuidos; y los marcos de análisis de convergencia y evaluación del desempeño. Sobre esta base, el libro estudia en profundidad 1) la optimización restringida distribuida y el esquema de sueño aleatorio, desde la perspectiva del agente; 2) algoritmos basados ​​en difusión asincrónica, comunicación activada por eventos, comunicación cuantificada, redes dirigidas desequilibradas y redes variables en el tiempo, desde una perspectiva de red de comunicación; y 3) algoritmos acelerados y algoritmos de gradiente estocástico, desde una perspectiva algorítmica. Finalmente, se discuten las aplicaciones de la optimización distribuida en el aprendizaje estadístico a gran escala, redes de sensores inalámbricos y para la gestión óptima de la energía en redes inteligentes. Nota de contenido: Introduction -- Convergence of Distributed Accelerated Algorithm over Unbalanced Directed Networks -- Geometrical Convergence Rate for Distributed Optimization with Time-Varying Directed Graphs and Uncoordinated Step-Sizes -- Distributed Constrained Optimization over Unbalanced Directed Networks Using Asynchronous Broadcast-Based Algorithm -- Distributed Consensus Optimization in Multi-Agent Networks with Time-Varying Directed Topologies and Quantized Communication -- Event-Triggered Communication and Data Rate Constraint for Distributed Optimization of Multi-Agent Systems -- Random Sleep Scheme Based Distributed Optimization Algorithm over Unbalanced Time-Varying Networks -- Edge-Based Stochastic Gradient Algorithm for Distributed Optimization -- Distributed Robust Algorithm for Economic Dispatch in Smart Grids over General Unbalanced Directed Networks -- Distributed Event-Triggered Schemefor Economic Dispatch in Power Systems with Uncoordinated Step-Sizes. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

Distributed Optimization, Game and Learning Algorithms / Wang, Huiwei  

Público ISBD Ningún comentario para este título. Título : Distributed Optimization, Game and Learning Algorithms : Theory and Applications in Smart Grid Systems Tipo de documento: documento electrónico Autores: Wang, Huiwei, ; Li, Huaqing, ; Zhou, Bo, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XVII, 217 p. 51 ilustraciones, 48 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-334-528-7 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Distribución de energía eléctrica  Teoría de juego  Optimización matemática  Redes y redes energéticas  Mejoramiento Clasificación: Resumen: Este libro proporciona la teoría fundamental de la optimización distribuida, el juego y el aprendizaje. Incluye a aquellos que trabajan directamente en la optimización, y también muchas otras cuestiones como la topología variable en el tiempo, el retraso en la comunicación, las restricciones de igualdad o desigualdad y las proyecciones aleatorias. Este libro está dirigido al investigador e ingeniero que utiliza la optimización distribuida, la teoría de juegos y el aprendizaje en campos como el despacho económico dinámico, la gestión de la respuesta a la demanda y el enrutamiento PHEV de redes inteligentes. Nota de contenido: Cooperative Distributed Optimization in Multiagent Networks with Delays -- Constrained Consensus of Multi-Agent Systems with Time-Varying Topology -- Distributed Optimization under Inequality Constraints and Random Projections -- Accelerated Distributed Optimization over Digraphs with Stochastic Matrices -- Linear Convergence for Constrained Optimization over Time-Varying Digraphs -- Stochastic Gradient-Push for Economic Dispatch on Time-Varying Digraphs -- Reinforcement Learning in Energy Trading Game Among Smart Microgrids -- Reinforcement Learning for Constrained Games with Incomplete Information -- Reinforcement Learning for PHEV Route Choice based on Congestion Game. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Distributed Optimization, Game and Learning Algorithms : Theory and Applications in Smart Grid Systems [documento electrónico] / Wang, Huiwei, ; Li, Huaqing, ; Zhou, Bo,  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasya] : Springer, 2021 . - XVII, 217 p. 51 ilustraciones, 48 ilustraciones en color. ISBN : 978-981-334-528-7 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Distribución de energía eléctrica  Teoría de juego  Optimización matemática  Redes y redes energéticas  Mejoramiento Clasificación: Resumen: Este libro proporciona la teoría fundamental de la optimización distribuida, el juego y el aprendizaje. Incluye a aquellos que trabajan directamente en la optimización, y también muchas otras cuestiones como la topología variable en el tiempo, el retraso en la comunicación, las restricciones de igualdad o desigualdad y las proyecciones aleatorias. Este libro está dirigido al investigador e ingeniero que utiliza la optimización distribuida, la teoría de juegos y el aprendizaje en campos como el despacho económico dinámico, la gestión de la respuesta a la demanda y el enrutamiento PHEV de redes inteligentes. Nota de contenido: Cooperative Distributed Optimization in Multiagent Networks with Delays -- Constrained Consensus of Multi-Agent Systems with Time-Varying Topology -- Distributed Optimization under Inequality Constraints and Random Projections -- Accelerated Distributed Optimization over Digraphs with Stochastic Matrices -- Linear Convergence for Constrained Optimization over Time-Varying Digraphs -- Stochastic Gradient-Push for Economic Dispatch on Time-Varying Digraphs -- Reinforcement Learning in Energy Trading Game Among Smart Microgrids -- Reinforcement Learning for Constrained Games with Incomplete Information -- Reinforcement Learning for PHEV Route Choice based on Congestion Game. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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