分散式隨機疊代過程（distributed stochastic it- erative process）是一種離散時間參數隨機大系統的分散式設計形式。
分散式隨機疊代過程（distributed stochastic it- erative process）是一種離散時間參數隨機大系統的分散式設計形式。具有離散時間參數的隨機大系統通常由隨機差分方程描述。由於現代科學計算...
主要內容包括：外界擾動、初始條件、模型不確定性均是隨機疊代依賴的系統的魯棒疊代學習控制；多智慧型體系統有限時間一致性的分散式疊代學習協定設計原理和方法；輸入受限及傳輸時滯影響下的多智慧型體系統有限時間一致性疊代學習協定；多智慧型體系統在疊代學習協定作用下的仿真研究以及在機器人編隊平台上的物理實驗驗證等。通過...
該文雖然考慮了隨機分量的影響，但是其穩定性分析是針對最優位置所進行的（群體最優和個體最優相同），其結論不能直接套用到非最優的微粒。Clerc研究了處於停滯階段的微粒群算法的疊代過程，對疊代過程中的各隨機係數進行了詳細的研究，給出了各隨機係數的機率密度函式。Jiang將微粒群算法中每一演化步驟時的微粒位置...
粒子群最佳化算法(particle swarm optimization PSO)是基於鳥類、魚群等群體智慧型搜尋的隨機最佳化算法，PSO的優點在於需調節的參數少，簡單且容易實現 . PST隨機產生一個粒子群，且每個粒子具有速度和位置，通過粒子群的個體極值和全局極值來更新各個粒子的速度與位置，並且進行疊代計算，最後依據到達設定的最大疊代次數或粒子...
其中第9章介紹由分散式機器學習框架中不同選項所組合出來的各式各樣的分散式機器學習算法，第10章討論這些算法的理論性質，第11章則介紹幾個主流的分散式機器學習系統（包括Spark MLlib 疊代式MapReduce系統，Multiverso參數伺服器系統，TensorFlow數據流系統）。最後的第12章是全書的結語，在對全書內容進行簡要總結之後，...
