1. 本选题研究的目的及意义
随着大数据时代的到来，需要处理的数据量呈指数级增长，传统的集中式优化方法由于计算能力和存储空间的限制已经难以满足需求。
分布式优化方法应运而生，其将大规模优化问题分解成多个子问题，并利用多个计算节点并行求解，从而提高求解效率和可扩展性。
分布式优化方法在机器学习、信号处理、资源分配等领域有着广泛的应用。
2. 本选题国内外研究状况综述
分布式优化是近年来优化领域的一个研究热点，ADMM算法作为一种经典的优化方法，在分布式优化中得到了广泛的应用。
1. 国内研究现状
国内学者在基于ADMM的分布式优化方法方面取得了一定的研究成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要研究基于交替方向乘子算法ADMM的分布式优化方法，旨在设计高效、可扩展的算法，并进行理论分析和实验验证。
1. 主要内容
1.深入研究ADMM算法的基本原理和收敛性分析，为设计基于ADMM的分布式优化算法奠定理论基础。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析和仿真实验相结合的方法，逐步进行。
首先，深入研究ADMM算法的基本原理、收敛性分析以及加速方法，为设计基于ADMM的分布式优化算法奠定理论基础。
其次，针对特定类型的分布式优化问题，例如共识优化问题、资源分配问题等，设计基于ADMM的分布式优化算法。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.针对特定类型的分布式优化问题，设计高效、可扩展的基于ADMM的分布式优化算法。
2.对所设计的算法进行理论分析，包括收敛性证明、复杂度分析和通信成本分析等。
3.通过仿真实验验证算法的性能，并与其他分布式优化算法进行比较，分析算法的优缺点。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.孙浩,刘明,刘锋,等.基于分布式优化的电力系统调度综述[J].电力系统自动化,2019,43(17):1-13.
2.杨挺,王波,徐进,等.基于交替方向乘子法的电力系统分布式优化调度综述[J].电力系统保护与控制,2020,48(01):156-165.
3.张宇博,郭庆来,吴文传,等.基于分布式优化的主动配电网多目标优化调度[J].电力系统自动化,2020,44(01):101-109.
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