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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于事件触发机制的分布式随机梯度优化方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116702925B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310737415.6，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种基于事件触发机制的分布式随机梯度优化方法及系统是由吕庆国;陈英珏;张可可;李冬;廖晓峰;邓绍江;李华青;李艳涛设计研发完成，并于2023-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于事件触发机制的分布式随机梯度优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于事件触发机制的分布式随机梯度优化方法及系统，属于机器学习及数据处理技术领域。该方法包括以下步骤：S1、搭建一个无向强连通网络；S2、对智能体变量进行初始化设置；S3、采用事件触发机制进行分布式随机梯度优化。本发明提供的基于事件触发机制的分布式随机梯度优化方法和系统采用事件触发机制，即每个智能体只有在其触发时刻才与它的邻接智能体通信，且无Zeno行为，从而避免了智能体间的实时通信，提高了通信效率，节省了通信开支，对实际的网络系统也有更强的鲁棒性和容错性，具有广阔的应用前景。

本发明授权一种基于事件触发机制的分布式随机梯度优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种应用于机器学习与分布式系统中的基于事件触发机制的分布式随机梯度优化方法，其特征在于：在该方法中，包括以下步骤： S1、搭建一个无向强连通网络； S2、对智能体变量进行初始化设置； S3、采用事件触发机制进行分布式随机梯度优化； 在步骤S1中，采用含N个智能体的无向强连通网络G＝{V,E,W}，其中，V＝{1,2,3,...,N}表示智能体节点集合，表示边集合；表示网络的权重矩阵，如果wij＞0，意味着智能体i和智能体j是相连接的，如果wij＝0，则说明智能体i和智能体j是不相连的；该权重矩阵还具备非负双随机的性质，即W1＝1，此外，N＝{j|wij＞0}代表了节点i的所有邻居节点； 在步骤S2中，具体包括：对所有智能体i∈V的所有变量进行初始化设置，将所有智能体i∈V的迭代次数t设置为0，再设置一个最大迭代次数tmax作为算法停止迭代更新的准则； 在步骤S3中，所述事件触发机制包括：当来到第t次迭代时，需要满足下列条件，智能体i才可以和相邻智能体通信，并且将此次迭代t记为 其中和是上一触发时刻智能体i传输给相邻智能体的优化估计值和梯度估计值； 根据本事件触发机制，智能体i会先计算出自己的估计值，并且将该估计值和上一次传输给相邻智能体的估计值进行比较，当其中的差值满足触发条件后，智能体i才会将该估计值传输给相邻智能体；当触发参数C的选取满足一定条件时，该算法可以保证节点的触发时间一定不是连续的； 该方法的具体步骤如下： 1搭建一个无向强连通网络G，根据G的邻接矩阵，得到双随机矩阵W＝[wij]； 2对所有智能体i∈V的所有变量进行初始化设置； 3将所有智能体i∈V的迭代次数t设置为0，再设置一个最大迭代次数tmax作为算法停止迭代更新的准则； 4根据全局函数的强凸性，设置步长系数a＞2Nμ；N为节点总个数，μ为全局函数的强凸系数； 5根据该式将参数D设为：其中 U1为随机梯度和真实梯度的方差，表示网络的权重矩阵；Id为d×d维的单位矩阵，INd为Nd×Nd维的单位矩阵；1N为N维的全1向量，为其转置向量；C为触发参数； 6根据下列式子计算出相关系数A,B，其中U2需要由 得到，xt为t时刻的最优点估计值，yt为t时刻函数的梯度，和可以根据计算得出，c3为相关系数，范围为0＜c3＜14；U3需要由 得到，其中αt为步长： A＝max{4U2a2+6U2a2,4U3a2+6U2a2}， B＝max{4U2a2+12L2U3a2,4U3a2+12L2U3a2}； 7选定触发参数C，使C满足该条件：C≥2A-A+B24D 8当迭代次数小于tmax时，按照9-14步骤进行更新： 9智能体i先计算步长学习率αt＝at+1； 10每个智能体更新自己的变量 11每个智能体更新自己的变量由于每个智能体的梯度带有随机性，所以将其梯度设为其中为N维随机向量： 12每个智能体根据计算出 13每个智能体将代入下列式子，判断事件触发机制是否满足： 14如果13中的条件满足，则将变量和传输给相邻智能体，并更新触发时间相反，则不传输变量； 15判断t是否达到最大迭代次数tmax，达到时算法更新结束，此时也会得到全局函数最优点。

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