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第1章 绪论1

1.1分布式优化理论1

1.1.1多智能体系统的分布式凸优化2

1.1.2几类经典的分布式优化算法3

1.1.3通信环境对分布式优化的影响8

1.2分布式学习理论15

1.2.1分布式机器学习15

1.2.2 分布式合作自适应16

1.3本书内容安排17

第2章 数学基础知识18

2.1图论相关知识18

2.1.1代数图论18

2.1.2固定拓扑19

2.1.3时变拓扑21

2.2克罗内克积22

2.3模糊逻辑系统22

2.4分布式一致性理论23

2.4.1一致性理论和合作策略23

2.4.2 多智能体系统的一致性24

2.4.3分布式平均一致性24

2.5 系统稳定性理论25

2.6 Zeno现象29

2.7凸优化相关知识29

2.8径向基函数神经网络31

2.9重要引理32

第3章 连续时间分布式优化算法34

3.1引言34

3.2固定拓扑连续时间分布式优化算法36

3.2.1零梯度和算法37

3.2.2基于分布式事件驱动通信的零梯度和算法38

3.3时变拓扑连续时间分布式优化算法41

3.4收敛性分析43

3.4.1固定拓扑情形43

3.4.2时变拓扑情形50

3.5数值仿真59

3.5.1固定拓扑情形59

3.5.2 时变拓扑情形65

3.6本章小结76

第4章 基于采样数据的分布式优化算法77

4.1引言77

4.2基于采样数据的周期零梯度和算法78

4.2.1算法设计78

4.2.2收敛性分析80

4.3基于采样数据的事件驱动零梯度和算法81

4.3.1算法设计82

4.3.2收敛性分析85

4.4数值仿真90

4.5本章小结97

第5章 基于群体智能的分布式优化算法99

5.1引言99

5.2基于群体智能的分布式优化框架101

5.3分布式粒子群优化算法102

5.3.1一致性搜索106

5.3.2一致性评价109

5.3.3 粒子群合作演化110

5.3.4 局部终止规则111

5.4数值仿真113

5.4.1实验1：小规模的无向/有向网络113

5.4.2实验2：大规模网络120

5.5本章小结122

第6章 分布式机器学习算法124

6.1引言124

6.2基于模糊逻辑系统的分布式合作学习算法125

6.2.1问题描述125

6.2.2算法描述127

6.3分布式学习算法比较133

6.3.1现有分布式学习算法133

6.3.2五种分布式学习算法的比较136

6.4应用与软件实现137

6.4.1回归问题140

6.4.2分类问题144

6.5本章小结148

第7章 基于自适应神经网络输出反馈控制的分布式合作学习149

7.1引言149

7.2自适应神经网络输出反馈控制器设计150

7.3分布式合作学习方案152

7.4闭环系统稳定性和神经网络学习能力153

7.5数值仿真160

7.6本章小结169

参考文献170