报 告 人 ：杨绍富
报告题目：通信高效的分布式优化算法设计与分析
报告时间：2023年11月16日（周四）上午09：00
报告地点：静远楼908
主办单位：智慧教育学院（计算机科学与技术学院） 、科学技术研究院
报告人简介：
杨绍富，东南大学计算机科学与工程学院、软件学院、人工智能学院副教授、博士生导师、副院长。于2016年在香港中文大学机械与自动化工程系获得博士学位。主要从事分布式优化与博弈、多智能体学习等领域研究工作，在IEEE/ACM Transactions系列等国际期刊发表论文20余篇，其中3篇曾入选ESI高被引论文。担任中国人工智能学会机器学习专委会通讯委员、CCF-AI多智能体系统学组执行委员、ECAI/AAAI等会议SPC或PC。主持国家级自然科学基金青年/面上项目、江苏省自然科学基金青年项目等。入选中国科协青年人才托举工程、江苏省333高层次人才培养工程（第三层次）、中组部第九批援藏干部等。
报告摘要：
分布式优化算法在联邦学习、集群控制、群体决策等领域均有着广泛的应用。通信成本是制约其发展的主要瓶颈之一。然而，现有通信高效的优化算法往往聚焦于一阶情形，鲜有考虑二阶情形。相比于一阶优化算法，二阶优化算法通过利用曲率信息往往可以获得更快的收敛速度，但需要估计全局 Hessian 矩阵，这又带来了巨大的通信代价。为了提升算法收敛速度的同时提升通信效率，我们基于ADMM算法，结合目标函数二阶近似、事件触发通信机制和压缩通信机制，提出了一类通信高效的二阶优化算法，并在理论上证明了当目标函数满足强凸且光滑时，所提出的算法能够线性收敛到最优解。最后，在数值实验中，通过与现有算法的对比验证了所提出算法的高效性。
