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去中心化分布式方差衰减类非凸优化算法：理论、实践与创新发展

一、引言

1.1研究背景与意义

1.1.1背景阐述

在数字化时代，数据量呈指数级增长，各类应用对计算能力的需求也日益攀升。从机器学习中的模型训练，到工程优化里的参数调整，诸多实际问题均可归结为优化问题。传统的凸优化理论在处理具有凸目标函数和凸约束集的问题时表现出色，然而现实世界中的大量问题，其目标函数或约束条件往往呈现非凸特性。例如，在深度学习中，神经网络的训练过程涉及复杂的非线性模型，其损失函数通常是非凸的，存在众多局部最优解，这使得传统的基于凸优化的方法难以找到全局最优解，从而限制了模型的性能提升。

随着数据规模和计算任务复