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A continuous-time neurodynamic algorithm for distributed nonconvex nonsmooth optimization problems with affine equality and nonsmooth convex inequality constraints

引用

NEUROCOMPUTING 2022年 507卷 383-396页

作者： Yang, Jianyu He, Xing Southwest Univ Coll Elect & Informat Engn Chongqing Key Lab Nonlinear Circuits & Intelligent Chongqing 400715 Peoples R China

In this paper, a distributed nonsmooth nonconvex optimization (DNNO) problem with affine inequality and nonsmooth convex inequality constraints is studied. A continuous-time distributed neurodynamic algorithm is proposed to solve this problem. Under the assumed conditions, for any initial state, the solution of distributed neurodynamic algorithm is bounded and globally exists, and will converge to the critical point set of distributed problems in a finite time. Compared with other DNNO algorithms, distributed neurodynamic algorithm has a lower dimension and does not need to satisfy the assumption that the feasible region is bounded. Finally, a series of numerical examples are given to verify the effectiveness of the proposed *** 2022 Elsevier B.V. All rights reserved.

关键词： continuous-time neurodynamic algorithm Distributed nonsmooth nonconvex optimization Finite-time convergence

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