《複雜動態網路中的一致性和分散式學習算法研究》是依託清華大學，由徐海勝擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：複雜動態網路中的一致性和分散式學習算法研究
- 依託單位：清華大學
- 項目負責人：徐海勝
- 項目類別：青年科學基金項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
分散式網路中的協同算法和學習策略是信號處理領域的前沿課題。作為靜態分散式網路的自然延伸，動態分散式網路具有更一般性和複雜性，從而使得研究更加具有挑戰性和理論深度，也更有現實意義。本課題擬將運動與分散式網路相結合，探索複雜動態網路中的一致性和分散式學習問題，解決傳統算法模型特殊化、算法效率低以及缺乏深入研究等問題。課題的研究內容主要包括：完成一般化複雜動態網路的系統和圖建模；設計一致性收斂算法和收斂加速算法並分析動態模型中各參數對收斂性的影響；探索分散式學習在複雜動態網路信號處理如一致性問題和信息估計問題中的套用；驗證所提算法的有效性。本課題擬採用理論分析和仿真實驗相結合的方式對複雜動態網路展開一系列深入研究，這將有助於完善分散式網路的系統理論、拓展其套用場景、最佳化其系統模型，為實際複雜分散式網路的協同合作和最佳化學習奠定理論和技術基礎。課題具有重要的理論意義和套用前景。
結題摘要
作為一種複雜網路，分散式感測器網路在國家經濟發展和戰略安全中起著舉足輕重的作用。本項目主要根據分散式網路中的不同需求，研究相應的信息傳遞算法、並分析算法性能，以及針對算法的具體套用給出相應的資源最佳化配置方案。項目研究了以下五個部分內容：（1）針對分散式動態網路中信息的協同問題，建立了節點信息達到一致性的評估模型，從理論上給出了實現一致收斂的條件，並分析了模型中各參數對收斂性的影響。（2）針對空間動態網路中信息的可靠性存儲和傳輸問題，首次將具有可靠性重構的分散式存儲編碼技術引入其中，建立了基於分散式編碼存儲的空間數據存儲、傳輸模型，並給出了基於不同準測下數據傳輸的資源（包括傳輸能量、時間、功率和通信資源）最佳化配置方案。（3）針對分散式無線電接入網的信息和功率同時無線傳輸問題，建立了基於毫米波前向回傳模型的發射波束形成聯合最佳化方案，給出了最佳化算法，且算法能使網路節點中最小數據傳輸率最大化。（4）針對集中式快取共享網路中用戶有多檔案需求的傳輸問題，提出了一種基於編碼數據預存儲技術的檔案/數據投遞算法以滿足不同用戶群的任意、多檔案需求，並分析和給出了投遞過程中的數據傳輸量以及最壞情形下的數據傳輸量。通過比較發現所提算法能夠將已有某些算法視為一種退化的特殊情形，而且所提算法能夠獲得更好的投遞性能。（5）針對分散式邊緣通信網路中不同用戶群的數據傳輸問題，提出了一種編碼快取算法並給出快取資源最佳化配置方案以實現通信過程中最小數據量傳輸。此外還提出了一種將信道波束賦形和快取資源聯合最佳化配置的方案以實現網路中最小能量消耗的傳輸。本項目採用了理論分析和仿真實驗相結合的方式對分散式網路中的信息與信號處理技術展開了一系列的深入研究，這將有助於完善分散式網路的系統理論、拓展其套用場景、最佳化其系統模型，為分散式網路的實際套用奠定理論和技術基礎。
