【摘 要】
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由于已有的分布式次梯度算法大多基于理想的假设:网络拓扑是有向平衡的,构成网络的个体间通信的是各个个体某个状态变量的完全精确的信息。针对更一般的非平衡切换网络以及实际生活中网络通道的带宽限制,提出一种基于有限量化信息通信的切换网络分布式量化次梯度优化算法。在非平衡切换网络中,通过设计具有有限量化水平的一致量化器使所有信息在发送之前都经过量化,利用非二次李雅普诺夫函数方法,证明了所提出的多个体分布式量
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61472003）,高校学科（专业）拔尖人才学术资助重点项目（gxbjZD2016049）,安徽省学术和技术带头人及后备人选资助项目（2016H076）.
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由于已有的分布式次梯度算法大多基于理想的假设:网络拓扑是有向平衡的,构成网络的个体间通信的是各个个体某个状态变量的完全精确的信息。针对更一般的非平衡切换网络以及实际生活中网络通道的带宽限制,提出一种基于有限量化信息通信的切换网络分布式量化次梯度优化算法。在非平衡切换网络中,通过设计具有有限量化水平的一致量化器使所有信息在发送之前都经过量化,利用非二次李雅普诺夫函数方法,证明了所提出的多个体分布式量化次梯度优化算法的收敛性。最后仿真实例验证了所提算法的有效性,而且通过调节量化水平参数,在相同的带宽条件
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