分布式在线交替方向乘子法DOM

　　针对如何对分布式网络采集的数据进行在线学习的问题，提出了一种基于交替方向乘子法（ ADMM）的分布式在线学习优化算法——分布式在线交替方向乘子法（DOM）。首先，针对分布式在线学习需要各节点根据新采集的数据来更新本地估计，同时保持网络中所有节点的估计趋于一致这一问题，建立了数学模型并设计DOM算法对其进行求解。其次，针对分布式在线学习问题定义了Regret界，用以表征在线估计的性能；证明了当本地即时损失函数是凸函数时，DOM算法是收敛的，并给出了其收敛速度。最后，通过数值仿真实验结果表明，相比现有的分布式在线梯度下降法（ DOCD）和分布式在线自主学习算法（DAOL），所提出的DOM算法具有更快的收敛性能。