发明专利已授权

一种优化网络延迟的分布式ADMM机器学习方法

📄 申请号：CN201910410046.3 📄 发布日：2026/04/16

著录项目信息

申请日

2019-05-16

公开号

CN110458293A

公开日

2019-11-15

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H04L47_56

IPC 分类号

G06N20_00 , H04L12_24 ,

技术画像

所属领域

分布式机器学习分布式机器学习机器学习算法网络优化

应用场景

人工智能模型训练, 大数据分析, 云计算, 边缘计算, 分布式系统

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摘要

本发明请求保护一种优化网络延迟的分布式ADMM机器学习方法。一个凸优化问题可以分解成许多子凸优化问题，每个子凸优化问题可以通过ADMM算法在对应的子节点解决。针对基于桥节点和工作节点的分布式ADMM算法的整体运行速度受限于网络连接延迟的影响，本发明提出了一种优化网络延迟的分布式ADMM机器学习算法，即在进行ADMM迭代运算前，考虑网络延迟的影响，动态地规划桥节点的位置以及个数，在相当程度上可以克服网络延迟、动态性、拓扑形态、带宽限制、数据分布化存储等网络特性对算法性能造成的影响。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20230331

✅ 授权

20191210

?? 实质审查的生效：

20191115

📄 公开

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