| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-03-14 18:00 オープンなネットワーク上の分散オンライン近接勾配法 ○飯田真大・林 直樹・乾口雅弘（阪大）  MSS2024-112 NLP2024-153 |
|
| 抄録 | （和） | マルチエージェントシステム上での分散オンライン最適化について，各時刻におけるエージェント数の変動を考慮した$ell^1$-正則化問題について考える．各エージェントは自身のみがその情報を参照できるローカルなコスト関数を持っている．各エージェントはネットワーク上で隣接した他のエージェントとの情報通信を介し，ローカルなコスト関数の和を最小化する解を，現時刻までに得られる情報を用いて推定する．本稿では，オープンなマルチエージェントシステムに対する分散オンライン近接勾配アルゴリズムを提案する．また，提案アルゴリズムにより，目的関数に関するリグレットが劣線形となるための十分条件を導出する．さらに，数値実験により，各エージェントが最適解を適切に推定できることを示す． |
| （英） | This article considers distributed online optimization in multi-agent systems, considering $ell^1$-regularized problems that account for variations in the number of agents at each time step. Each agent possesses a local cost function that can be accessed only by itself. By exchanging information with neighboring agents in the network, each agent estimates a solution that minimizes the sum of the local cost functions using the information available up to the current time step. we propose a distributed online proximal gradient algorithm for open multi-agent systems. Moreover, we derive sufficient conditions under which the regret concerning the objective function becomes sublinear with the proposed algorithm. Furthermore, numerical experiments demonstrate that the agents' estimates approach the optimal solution. | |
| キーワード | （和） | 分散最適化 / 近接勾配法 / オープンネットワーク / オンライン最適化 / / / / |
| （英） | Distributed Optimization / Proximal Gradient Method / Open Network / Online Optimization / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 431, MSS2024-112, pp. 227-230, 2025年3月. | |
| 資料番号 | MSS2024-112 | |
| 発行日 | 2025-03-06 (MSS, NLP) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | MSS2024-112 NLP2024-153 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP MSS |
| 開催期間 | 2025-03-13 - 2025-03-14 |
| 開催地（和） | 宮古島市中央公民館 |
| 開催地（英） | Miyakojima City Central Community Center |
| テーマ（和） | MSS，NLP，一般，およびWIP（MSSのみ） |
| テーマ（英） | MSS, NLP, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MSS |
| 会議コード | 2025-03-NLP-MSS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | オープンなネットワーク上の分散オンライン近接勾配法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Distributed Online Proximal Gradient Method over Open Networks |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 分散最適化 / Distributed Optimization |
| キーワード(2)（和/英） | 近接勾配法 / Proximal Gradient Method |
| キーワード(3)（和/英） | オープンネットワーク / Open Network |
| キーワード(4)（和/英） | オンライン最適化 / Online Optimization |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 飯田 真大 / Masahiro Iida / イイダ マサヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 林 直樹 / Naoki Hayashi / ハヤシ ナオキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 乾口 雅弘 / Masahiro Inuiguchi / イヌイグチ マサヒロ |
| 第3著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-03-14 18:00:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | MSS |
| 資料番号 | MSS2024-112, NLP2024-153 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.431(MSS), no.432(NLP) |
| ページ範囲 | pp.227-230 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2025-03-06 (MSS, NLP) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]