近日，我校理学院党乾龙副教授团队在《IEEE Internet of Things Journal》发表题为“分布式物联网的自适应和通信高效零阶优化”的最新研究成果。理学院党乾龙副教授为该论文的第一作者，我校经济管理学院阮俊虎教授和安徽农业大学杨帅教授为共同通讯作者，西湖大学刘奇奇博士为合作者。

该文章解决了分布式环境中的零阶优化问题，其中边缘物联网客户端中没有梯度信息。高通信成本和较差的收敛性阻碍了零阶优化方法在分布式物联网中的使用。本文提出了一种通信高效的分布式自适应零阶优化方法（DaZoo）。DaZoo被应用于优化一类非凸优化问题，其中每个客户端只能访问局部函数的零阶信息。为了估计全局梯度，每个客户端都使用基于群体的反馈策略来近似一阶梯度，然后通过中央服务器进行聚合。为DaZoo设计了一种新的全局自适应优化方案，使其能够灵活地适应任何景观，而无需手动调整参数。此外，稀疏化技术被纳入局部模型差异中，以大大减少通信开销。理论研究结果表明，DaZoo可以降低迭代复杂度。分布式黑盒攻击和大规模物联网攻击检测的案例研究表明，DaZoo可以超越最先进的方法。

该研究不仅为分布式环境中的零阶优化提供了新的理论视角，也为智能汽车、工业网物联网、智能医疗的应用研究贡献了新的方法和技术。

该研究得到国家社科基金重大项目、国家自然科学基金、陕西省自然科学基金的联合资助。

文章链接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10633697