分布式优化（Distributed optimization）的模型有哪些，请列举相关文献并做简要说明？常见的求解算法有哪些

常见的分布式优化模型包括：分布式无约束优化模型、分布式有约束优化模型、分布式鞍点问题优化模型等。其中，分布式无约束优化模型是指在多个计算节点上分别存在一个局部目标函数，目标是最小化这些局部目标函数的和。分布式有约束优化模型是指在多个计算节点上分别存在一个局部目标函数，目标是满足所有局部约束条件的前提下最小化这些局部目标函数的和。分布式鞍点问题优化模型是指在多个计算节点上分别存在一个局部目标函数和一个对偶函数，目标是最小化这些局部目标函数的和，并且最大化这些局部对偶函数的和。

相关文献包括：Distributed Optimization and Statistical Learning via the Alternating Direction Method of Multipliers，Distributed Optimization with Arbitrary Local Solvers，Distributed Optimization in Networks Using Primal-Dual Decomposition，A Tutorial on Distributed Optimization。

常见的求解算法包括：分布式随机梯度下降（Distributed Stochastic Gradient Descent）、分布式坐标下降（Distributed Coordinate Descent）、分布式牛顿法（Distributed Newton's Method）等。其中，分布式随机梯度下降算法是指在每个计算节点上随机选取一个样本进行计算，然后将计算结果传输到中心节点进行求和和更新；分布式坐标下降算法是指在每个计算节点上仅计算目标函数关于某个维度的偏导数，然后将计算结果传输到中心节点进行求和和更新；分布式牛顿法是指在每个计算节点上使用牛顿法进行优化，并且将牛顿法的结果传输到中心节点进行求和和更新。