Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Distributed Black-Box Optimization Of Nonconvex Functions
Año:2015
Áreas de investigación
  • Programación matemática, optimización y técnicas variacionales,
  • Tecnología electrónica y de las comunicaciones,
  • Procesado y análisis de la señal
Datos
Descripción
We combine model-based methods and distributed stochastic approximation to propose a fully distributed algorithm for nonconvex optimization, with good empirical performance and convergence guarantees. Neither the expression of the objective nor its gradient are known. Instead, the objective is like a ?black-box?, in which the agents input candidate solutions and evaluate the output. Without central coordination, the distributed algorithm naturally balances the computational load among the agents. This is especially relevant when many samples are needed (e.g., for high-dimensional objectives) or when evaluating each sample is costly. Numerical experiments over a difficult benchmark show that the networked agents match the performance of a centralized architecture, being able to approach the global optimum, while none of the individual noncooperative agents could by itself.
Internacional
Si
Nombre congreso
International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP 2015).
Tipo de participación
970
Lugar del congreso
Brisbane, Australia
Revisores
Si
ISBN o ISSN
1520-6149
DOI
10.1109/ICASSP.2015.7178640
Fecha inicio congreso
19/04/2015
Fecha fin congreso
24/04/2015
Desde la página
3591
Hasta la página
3595
Título de las actas
2015 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) Proceedings
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Santiago Zazo Bello (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Grupo de Aplicaciones del Procesado de Señal (GAPS)
  • Departamento: Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones
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