在多智能体系统中如何实现分布式梯度下降法，以便优化凸聚合函数并保持目标函数单调演化？

要在多智能体系统中实现分布式梯度下降法优化凸聚合函数，核心在于每个智能体通过局部梯度信息来近似全局梯度，这要求智能体之间通过通信共享邻居信息，同时需要一个有效的步长确定机制以确保目标函数的单调演化。根据《分布式梯度下降法：多智能体系统优化》中的介绍，自适应凸组合策略被提出用以动态调整智能体的步长，这种方法不需要集中式协调者，而是允许智能体间形成动态的、自适应的步长组合策略。该策略通过观察每个智能体的梯度和邻居信息来调整步长，从而在保持分布式的特性的同时，解决了步长选择的难题，确保目标函数单调演化，有助于收敛到全局最优解。具体实施时，每个智能体可以根据当前的局部梯度和邻居信息计算出局部步长，然后按照自适应凸组合策略，综合其他智能体的步长信息，最终确定自身的更新步长。模拟实验结果表明，这种策略能有效处理步长选择问题，并在各种不同场景下展现出良好的性能和稳定性。

参考资源链接：[分布式梯度下降法：多智能体系统优化](https://wenku.csdn.net/doc/58bk6znu95?spm=1055.2569.3001.10343)