[发明专利]面向感知大数据重建的加速分布式优化算法

摘要

本发明公开了一种面向感知大数据重建的加速分布式优化算法，首先构建感知大数据的重构误差最小化模型；基于拉格朗日乘子构造原始优化问题和相应的对偶问题；利用双重分解法将原始优化问题进行分解；采用加速次梯度方法解决对偶问题，构建加速优化算法进行求解；实现压缩数据的重构误差最小化以及求解唯一最优值的收敛速度提高，解决现有技术无法同时满足高精度数据质量和低时延要求的技术问题；证明了所提出的加速分布式优化算法的可收敛性，并且该算法有着对网络规模的免疫性。

主权项

1.一种面向感知大数据重建的加速分布式优化算法，其特征在于，包括以下步骤：1)构建感知大数据的重构误差R(xl)最小化模型；2)基于拉格朗日乘子构造原始优化问题和相应的对偶问题；3)利用双重分解法将原始优化问题进行分解；4)采用加速次梯度方法解决对偶问题，构建加速优化算法进行求解。