Resumen

La optimización distribuida es un concepto muy importante con aplicaciones en la teoría de control y muchos campos relacionados, ya que es altamente tolerante a fallos y extremadamente escalable en comparación con la optimización centralizada. Los métodos de solución centralizados no son adecuados para muchos dominios de aplicación que consisten en un gran número de sistemas en red. En general, estos sistemas en red a gran escala encuentran de manera cooperativa una solución óptima a un objetivo global común durante el proceso de optimización. Por lo tanto, nos brinda la oportunidad de analizar técnicas de optimización distribuida que son demandadas en la mayoría de los entornos de optimización distribuida. Este documento presenta un análisis que proporciona una visión general de los métodos de descomposición, así como los métodos y técnicas distribuidas actualmente existentes que se emplean en sistemas en red a gran escala. Se presenta un análisis detallado sobre métodos tipo gradiente, métodos subgradiente y métodos de multiplicadores, incluido el método de multiplicadores de dirección alternada. Estos métodos se analizan emp

• Materias:Internet de las cosas Algoritmo iterativo Algoritmo de evaluación Viga viscoelástica Lenguaje de programación
• Subjects:Internet of things Iterative algorithm Evaluation algorithm Viscoelastic beam Programming language
• Palabras claves:Optimización distribuida; Aplicaciones; Teoría de control; Sistemas en red a gran escala; Métodos de descomposición; Métodos de gradiente
• Keywords:Distributed optimization; Applications; Control theory; Large-scale networked systems; Decomposition methods; Gradient methods