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Optimal distributed stochastic mirror descent for strongly convex optimization 期刊论文
AUTOMATICA, 2018, 卷号: 90, 页码: 196-203
作者:  Yuan, Deming;  Hong, Yiguang;  Ho, Daniel W. C.;  Jiang, Guoping
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Distributed stochastic optimization  Strong convexity  Non-Euclidean divergence  Mirror descent  Epoch gradient descent  Optimal convergence rate  
Noise leads to quasi-consensus of Hegselmann-Krause opinion dynamics 期刊论文
AUTOMATICA, 2017, 卷号: 85, 页码: 448-454
作者:  Su, Wei;  Chen, Ge;  Hong, Yiguang
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Opinion dynamics  Quasi-consensus  Hegselmann-Krause model  Random noise  Multi-agent systems  
Distributed Nash equilibrium seeking for aggregative games with coupled constraints 期刊论文
AUTOMATICA, 2017, 卷号: 85, 页码: 179-185
作者:  Liang, Shu;  Yi, Peng;  Hong, Yiguang
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Distributed algorithms  Aggregative games  Generalized Nash equilibrium  Projected dynamics  Coupled constraints  
Targeted agreement of multiple Lagrangian systems* 期刊论文
AUTOMATICA, 2017, 卷号: 84, 页码: 109-116
作者:  Meng, Ziyang;  Yang, Tao;  Shi, Guodong;  Dimarogonas, Dimos V.;  Hong, Yiguang;  Johansson, Karl Henrik
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Lagrangian systems  Switching topologies  Targeted agreement