PowerSGD 适用于分布式优化的实用低秩梯度压缩 摘要：我们研究了梯度压缩方法来缓解数据并行分布优化中的通信瓶颈。 尽管受到了很大的关注，但是当前的压缩方案不能很好地扩展或无法达到目标测试精度。 我们基于功率迭代提出了一种新的低秩梯度压缩器，它可以i）快速压缩梯度，ii）使用全归约有效地压缩压缩梯度，iii）达到与SGD相当的测试性能。 所提出的算法是唯一评估的方法，当以具有优化的通信后端的常规SGD为基准进行测试时，该方法可实现一致的挂钟加速。 我们证明了减少卷积网络以及通用数据集上的LSTM的训练时间。 该存储库包含用于实验的研究代码。 从1.8版开始，PyTorch将该算法的派生实现作为DistributedDataParallel模型的。 如果您打算在生产环境中使用PowerSGD， 分享他们在将PowerSGD扩展到大型系统上的实验。 代码组织 一些指针 是入口点。 实

以系统经济性、环保性、供电可靠性为优化目标，提出基于多代理系统的微电网分层分布式能量优化管理策略，将传统集中式能量优化转变为包含细化变量定义域的微电源分布式计算、基于遗传算法的中心控制器优化、修正优化解的分布式并行调节以及生成最终解的全局协调这4个阶段的分层分布式能量优化，并将各微电源的运行特性与用户控制目标以约束条件的形式，分散到各阶段予以实现。在此基础上，分别针对微电网单目标与多目标优化问题，介绍了各单元代理在每个阶段的工作任务和协作关系，并利用MATLAB和JADE平台构建针对未来24 h的系统优化算例。计算结果表明所提分层分布式能量优化策略能够弱化对微电网中心控制器性能的要求，并且具有更快的运算速度和较好的优化效果。

多区域互联电力系统的分布式优化调度方法（C语言程序）.zip

对 于 迭 代ｒ次 的 算 法， 其在 机 器 间 数 据 分 布一 致 和数 据 分布 不一 致 通 信 复 杂 度 分 别 为和０ （ ｒ ｉ）。为 了 消 除 数 据 异 质 性对 ｋ ｏ ｚ ／ Ｓ Ｇ Ｄ 造 成 的 收 敛 速 率 衰 减 问 题， 我 们 提 出 带 有 方 差 约 减 的 分 布式 优 化 算法 Ｗ ｆ Ｌ － Ｓ Ｇ Ｄ。 我 们 从 理 论上证 明 了 所 提 出 算 法 在 数 据分 布一 致 和不 — 致 的 情 况 下， 都 能 够 达 到 线 性 迭 代 加 速 比 ， 并 且 将 数 据 分 布 不一 致 时 的Ｓ Ｇ Ｄ 从 ０ （ ３ ＾ ） 通 信 复 杂 度 降 低 到０ （ ： Ｈ）。 针 对 可 能 出 现 的 极 端 数 据 分布 不一 致场 景， 我 们 还 提 出 了一 种 带有 预 热 的 方 差 约 减 算 法 Ｗ Ｊ Ｌ ４ Ｇ Ｄ－ Ｗ。 实 验结 果 表 明了 显 著 优 于Ｌ ｏ ｃ ｄ Ｓ ＧＤ算 法 ， 而Ｗ Ｊ Ｌ－ Ｓ Ｇ Ｄ － Ｗ在 数据 分 布 不一 致 下 具有 更 髙 的 鲁 棒 性。 当 前 的 基 于 ｈ ｃ ｆｌ Ｚ Ｓ Ｇ Ｉ ） 这 类 工 作 大 多 釆 用 固 定 周 期 和 步 长 的 策 略， 然 而一 个 随 着 迭 代 过程 进 行 而 不 断 自 适 应 变 化 的 周 期 或 步 长， 往往 具 有 更 好 的 性 能 ， 更 快 的 达 到 最 优 解 。 本 文从 进一 步 降 低 通 信 复 杂 度 角 度 ， 在 的 基 础 上 采 用 了 参数 阶 段 性 变 化 的 策 略 ， 从 而 提 出 了 阶 段 性 方 差 约 减 局 部 随 机 梯 度 算 法 Ｓ ｒ－ Ｗ ？ Ｌ － Ｓ Ｇ ￡ ＞。 釆用 了 阶 段 性 自 适 应 的 增 大 通 信 周 期 和 减 少 步长， 对 于 强 凸 函 数 ， 其 被 证 明 通 信复杂 度 降低 至 ０ （ ｉ Ｖ ７ 呀 （ Ｄ ）， 无 论 机 器 间 的 数 据 分布   是 否一 致。 实 验 结 果 表 明 了 Ｓ － Ｓ Ｇ Ｄ在 强 凸 函 数 下 算 法 的 优越 性

#资源达人分享计划#

#资源达人分享计划#

#资源达人分享计划#

#资源达人分享计划#

为解决负荷预测、风力发电和光伏发电预测出力值与其实时数据间的误差所导致的微电网不能安全稳定运行的问题，提出了一种双层优化算法。本算法包含基于集中优化方式进行的预测调度和基于分布式优化算法的实时优化。两层均采用粒子群智能优化算法对模型进行求解。该算法基于图论思想，按照拓扑图遍历顺序进行遍历式的分布式优化，将计算任务分配至微电网中每个参与调度的节点。

针对多智能体系统中等式约束下的二次凸优化问题,给出一种事件驱动机制下的分布式优化算法.该算法可以降低每个智能体控制协议的更新频率以及智能体之间的通信负担.基于图论和李雅普诺夫函数方法给出两种不同的事件触发条件,其中第2种事件触发条件不需要拉普拉斯矩阵的最大特征根的信息,可实现算法全分布式实施.两种事件触发条件均可实现算法渐近收敛到优化值,避免智能体控制协议的连续更新以及智能体之间的连续通信,同时保证每个智能体相邻事件触发时刻的时间间隔大于0,避免持续事件触发.将所提出的算法应用于Matlab仿真环境中进行仿真验证,仿真结果验证了所提出算法的有效性.