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具有通信时延的多个体分布式凸优化算法研究的任务书
任务书
任务名称：具有通信时延的多个体分布式凸优化算法研究
任务背景：
在现代信息化社会中，分布式系统在各个领域广泛应用。其中，分布式凸优化问题是一类重要问题，它的目标是最小化多个个体的总代价，以达到系统优化的目的。然而，在实际应用中，多个个体之间的通信时延是一个不可避免的问题，如何面对这个问题是一个非常重要的研究方向。
任务目的：
本次任务旨在研究具有通信时延的多个体分布式凸优化问题，通过设计合适的算法，提高个体优化结果的准确性和稳定性。
任务流程：
1.阅读相关论文和文献，了解多个体分布式凸优化相关理论和算法，熟悉通信时延对问题求解的影响。
2.设计具有通信时延的多个体分布式凸优化算法，分析算法的可行性和有效性。
3.实现算法，并进行性能测试，比较分析结果和现有算法的差异。
4.进行算法优化，提高算法的可扩展性和计算效率。
5.在一定范围内进行实验验证，验证算法的实际效果和可行性。
任务要求：
1.对分布式凸优化问题有一定的了解，具备优化理论基础。
2.熟悉常用的分布式计算平台，如ETC、RPC等。
3.熟练掌握常用编程语言，如C++、Python等。
4.熟悉一定的数据结构和算法，对分布式计算思想有一定的理解。
5.拥有一定的科研能力，能够独立进行论文调研和算法设计。
6.工作积极主动，遵守时间要求，能够按时完成任务。
任务结果：
1.设计出具有通信时延的多个体分布式凸优化算法，并对算法的可行性和有效性进行分析。
2.实现算法并进行性能测试，比较分析结果和现有算法的差异。
3.对算法进行优化和改进，提高算法的可扩展性和计算效率。
4.完成实验验证，验证算法的实际效果和可行性，并撰写相应的实验报告。
5.撰写完整的研究论文，包括研究背景、算法设计、实验验证和结论分析等内容。
任务时间：
本次任务需要在三个月内完成。
任务费用：
本次任务的费用为10万元，包括研究经费、设备费、实验费、论文发表费等。
任务成果：
研究论文一篇，发表在权威的国际期刊或会议上；
实验报告一份，记录实验结果和分析；
算法代码和实验数据一份，提交到指定的项目库中。
参考文献：
1.DistributedConvexOptimizationwithDelayedCommunication,byDimitrisBertsekasandAngeliaNedić.
2.DistributedOptimizationandStatisticalLearningviatheAlternatingDirectionMethodofMultipliers,byStephenBoyd,NealParikh,EricChu,BorjaPeleato,andJonathanEckstein.
3.Communication-efficientdistributedoptimizationusinganapproximateNewton-typemethod,byJakubKonečný,H.BrendanMcMahan,FelixX.Yu,PeterRichtárik,AnandaTheerthaSuresh,andDaveBacon.
4.AFastDistributedOptimizationAlgorithmforConstrainedConvexProblems,byMingyiHong,MeisamRazaviyayn,Zhi-QuanLuoandJohnC.Spesury.