分布式優(yōu)化、學習理論與方法

　　本書旨在介紹作者及其研究團隊在分布式優(yōu)化與學習理論方面的**研究成果。全書共7章，第1、2章為緒論和相關(guān)數(shù)學基礎(chǔ)；第3、4章為連續(xù)時間和基于采樣數(shù)據(jù)的分布式優(yōu)化算法；第5、6章分別為基于群體智能的分布式優(yōu)化算法和分布式機器學習算法；第7章為基于自適應神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出反饋控制的分布式合作學習方案設(shè)計。本書主要關(guān)注從分布式技術(shù)中總結(jié)出來的理論與方法方面的問題，但相關(guān)研究結(jié)論可以為解決通信網(wǎng)絡(luò)、電網(wǎng)、燃氣網(wǎng)、交通網(wǎng)等相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化問題提供借鑒和指導。

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