Prescribed‐Time Event‐Triggered Distributed Optimization With Privacy Protection Over Directed Networks

This paper focuses on privacy‐preserving distributed convex optimization across directed graphs within a prescribed‐time. To reduce the communication cost and achieve fast convergence, we propose a novel event‐triggered and prescribed‐time convergent distributed optimization algorithm built upon an...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	International journal of robust and nonlinear control
Hauptverfasser:	Shi, Xinli, Fan, Deru, Wang, Kang, Wan, Ying, Wen, Guanghui
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	22.02.2025
ISSN:	1049-8923, 1099-1239
Online-Zugang:	Volltext
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