有向网络环境方差缩减分布式自适应梯度追踪算法及系统

本发明属于信息通信技术领域，尤其涉及一种有向网络环境方差缩减分布式自适应梯度追踪算法及系统，针对现有技术中的以下问题：1)现有分布式自适应随机优化算法使用双随机矩阵作为通信矩阵，无法应用于有向网络拓扑；2)现有分布式随机优化算法在任意强连通网络中，受制于随机梯度的性质，优化精度会受到稳态误差的影响。提出了一种高效的方差缩减分布式自适应梯度追踪算法——VRDAGT算法，该算法结合梯度追踪技术、自适应步长技术和方差缩减技术，在推拉框架下消除了由随机梯度引入的稳态误差；通过使用行随机矩阵和列随机矩阵，VRDAGT算法摆脱了对双随机矩阵的依赖，从而拓宽了算法可适用的网络拓扑范围。相较于现有算法，VRDAGT算法具有更高的优化精度和更大的适用范围。