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喜讯 | 理工学院张纵辉教授论文荣获2021 IEEE信号处理学会最佳论文奖

2021-12-20 学院新闻

近日,香港中文大学(深圳)理工学院张纵辉教授的论文"Multi-agent Distributed Optimization via Inexact Consensus ADMM"荣获2021 IEEE信号处理学会最佳论文奖(2021 IEEE Signal Processing Society Best Paper Award)。

 

学会与奖项介绍

IEEE信号处理学会是IEEE下属主要学会之一,其颁发的最佳论文奖是信号处理领域最有影响力的国际学术奖项之一。该奖项不接受作者个人提名,而是由IEEE信号处理学会下12个领域的技术委员会(Technical Committee)自过去六年内IEEE信号处理学会的优秀论文中依论文品质及原创性中提名,经IEEE信号处理学会评奖委员会经过激烈评选后最多提名六篇论文获得该奖项。获奖论文与作者将在每年的信号处理旗舰会议IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP)被授予奖项。

 

获奖论文简介

张教授获奖的论文发表于IEEE Transactions on Signal Processing (IEEE TSP),题目为“Multi-agent Distributed Optimization via Inexact Consensus ADMM”,其合作作者为美国明尼苏达大学的洪明毅(Mingyi Hong)教授与华东师范大学的王祥丰(Xiangfeng Wang)教授。

2019年8月,张纵辉教授与洪明毅教授在柏林合影

2021年12月,张纵辉教授与王祥丰教授合影

该获奖论文针对大规模信号处理问题以及大规模机器学习问题,提出一系统基于交替方向乘子法(ADMM)的高效分布式优化算法。在当时,最流行的分布式算法是基于次梯度的算法,但其在通信和计算方面的效率都很低。人们也考虑了基于ADMM的方法,但它需要巨大的本地计算成本。张教授的工作做出了一个关键观察,即大多数局部计算实际上是冗余的,因为局部最优解可能与全局最优解相距甚远。因此,一种明智的方法是“不精确地”解决局部问题—也就是说,每个计算节点只需要在每次迭代中执行一个(近端)梯度下降步骤。基于这个简单的想法,张教授与合作者提供了严格的分析,结果表明新的“不精确”ADMM 可证明在当时已知的去中心化算法中保证了最佳的计算和通信效率。在数值实验上,所提出的算法显示出比分布式次梯度方法明显更快的速度,并且与传统的分布式 ADMM 相比,可以将计算时间节省一个数量级以上。此外,该论文做出了第二个关键贡献,将上述技术进一步扩展到一类具有线性约束的重要多智能体问题。此类问题广泛存在于智能电网的控制、能源管理中,涵盖了著名的网络效用最大化(network utility maximization)问题。当时最先进的算法是对偶分解算法。获奖论文扩展了不精确的计算思想,提出了一种新算法,该算法具有较高的计算效率,可证明优于传统的对偶分解方法。

除了算法与理论的创新性,该获奖论文在多个工程领域中有着较明显的影响力。在引用该获奖论文的论中文,除了信号处理领域的论文外,也包括了大量来自控制工程、无线通信、机器学习、能源电网等不同领域的论文。依据Google Scholar该获奖论文目前它引数达320余次。根据ISI Web of Knowledge,该论文也录取为ESI高被引论文(ESI Highly Cited Papers)。

 

 

 

 

 

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