Rastreamento de Gradiente Compactado para Otimização Descentralizada em Redes Dirigidas Gerais

Neste artigo, propomos dois algoritmos de otimização descentralizada eficientes em termos de comunicação sobre uma rede multiagente dirigida geral. O primeiro algoritmo, denominado Compressed Push-Pull (CPP), combina o método de rastreamento de gradiente Push-Pull com compressão de comunicação. Demonstramos que o CPP é aplicável a uma classe geral de operadores de compressão não tendenciosos e atinge uma taxa de convergência linear para funções objetivas estritamente convexas e suaves. O segundo algoritmo é uma versão parecida com transmissão do CPP (B-CPP), e também atinge uma taxa de convergência linear sob as mesmas condições nas funções objetivas. O B-CPP pode ser aplicado em um ambiente de transmissão assíncrona e reduzir ainda mais os custos de comunicação em comparação ao CPP. Experimentos numéricos complementam a análise teórica e confirmam a eficácia dos métodos propostos.