文献综述（或调研报告）：
近年来，随着科技的不断发展和许多新兴领域的出现，分布式优化理论得到了广泛的关注和重视，并开始在许多方面得到应用。分布式优化是指通过多智能体之间的合作协调来实现优化任务，可以用来解决许多集中式算法难以胜任的大规模的复杂优化问题。
如何设计出有效的分布式优化算法，并对其进行收敛性分析和证明，是对分布式优化研究的主要任务之一。与集中式算法相比，分布式优化还需要考虑到网络通讯和协调所起到的不可忽视的作用。
资源分配问题在网络优化中是最重要的问题之一，在经济系统、通讯网络、传感器网络和电网等众多领域也得到了广泛的研究。传统上，在网络中的资源分配问题可以通过集中式算法来解决，即先将所有的信息发送到一个控制中心，由控制中心做出决策，再将行为发送给各节点；也可以通过主从式去中心算法来解决，即在一个主控节点的协调下，所有节点共同安排其资源分配。然而，随着问题规模的扩大，网络结构会更加复杂，通讯负担越来越重，隐私问题越来越难以保证，这些方法所带来的代价也越来越高昂。此时，完全分布式的算法就成为了一个必要。
分布式算法运行在一个分布式系统中。分布式系统的各个节点被称为智能体（Agent），一个智能体能独立做出判断，对其私有数据进行操作，并通过网络与其他智能体传输数据。一个完全的分布式算法不需要控制中心或者主控节点的存在，这使其相对于集中式算法拥有极大的优势。
目前对于分布式优化算法的研究已十分广泛，很多分布式优化模型和算法都已被提出和发展（具体可参见参考文献），与之相关的基础内容也都有大量的研究。除此之外，很多实际项目中也已采用了分布式优化方案。
参考文献
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资料编号：[178107]
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