基于网络分布式随机多任务优化算法
分布式系统中的任务调度算法
分布式系统中的任务调度算法1. 轮询调度算法（Round Robin）：将任务按顺序分配给所有可用的计算节点，每个节点依次接收任务直到全部节点都接收到任务，然后重新开始分配。
这种调度算法简单易实现，但不能根据节点负载情况做出合理调度决策。
2. 随机调度算法（Random）：随机选择一个可用的计算节点，将任务分配给它。
这种调度算法简单高效，但不能保证节点的负载平衡。
3. 加权轮询调度算法（Weighted Round Robin）：为每个计算节点设置一个权重值，根据权重值的大小将任务分配给相应的计算节点。
这种调度算法可以根据节点的性能和资源情况进行灵活调整，实现负载均衡。
4. 最小任务数优先算法（Least Task First）：选择当前任务最少的计算节点，将任务分配给它。
这种调度算法可以实现最小负载优先策略，但不能考虑计算节点的性能差异。
1. 最短任务时间优先算法（Shortest Job First）：根据任务的处理时间，选择处理时间最短的计算节点，将任务分配给它。
这种调度算法可以最小化任务的执行时间，但无法适应节点负载波动的情况。
2. 最靠近平均负载算法（Nearest Load First）：选择负载最接近平均负载的计算节点，将任务分配给它。
这种调度算法可以实现负载均衡，但每次任务调度需要计算计算节点的负载，并更新平均负载值，造成一定的开销。
3. 动态加权轮询调度算法（Dynamic Weighted Round Robin）：根据各个计算节点的负载情况动态调整其权重值，实现负载均衡。
这种调度算法能够根据系统负载情况作出灵活调度决策，并适应系统负载波动的情况。
4. 自适应任务调度算法（Adaptive Task Scheduling）：根据任务的执行状态动态调整任务分配策略。
这种调度算法可以根据任务执行情况实时调整任务分配，提高系统的性能和吞吐量。
1.基于遗传算法的任务调度算法：将任务调度问题建模为一个优化问题，并使用遗传算法等优化算法进行求解。
基于网络的分布式数据库系统的设计与实现
基于网络的分布式数据库系统的设计与实现一、前言随着互联网的快速发展和信息化的加速推进，分布式数据库系统已经成为了企业级应用的必备工具。
分布式数据库系统的优势在于实现数据库的分布式存储和数据共享，提高了数据存取的效率，并且支持多用户多任务的复杂并发操作。
本文就基于网络的分布式数据库系统的设计与实现进行一次深入探讨。
二、分布式系统的架构分布式数据库系统的架构分为两种，一种是基于同质计算结点的单一计算机系统，另一种是基于异质计算结点的分散计算机系统。
单一计算机系统的问题在于当用户数量较大时，无法保障数据的及时响应和负载均衡，而分散计算机系统搭建和维护较为复杂，需要高度的技术支持。
因此，通常我们采用分层式的架构来实现分布式系统。
1.客户端客户端通常是指通过网络访问数据库系统的用户端。
客户端与服务器之间通过网络进行通信，客户端可以通过消费Web服务或使用编程接口的方式来与服务器通信。
客户端通常要保证数据的安全性和有效性，因此需要身份验证、权限控制、数据加密和数据校验等多种保障。
2.应用服务器应用服务器作为中间层，在客户端和数据库服务器之间起到了桥梁作用。
它接收客户端的请求信息，进行处理并返回结果。
它还可以在向数据库服务器发送请求之前，对数据进行初步过滤和处理，保证数据的有效性。
应用服务器与客户端之间通过Web的方式进行交互，如通过HTTP或SOAP等协议进行交互。
3.数据库服务器数据库服务器是分布式系统中最关键的组成部分。
在分布式系统中，数据库服务器需要集中管理所有的数据处理任务、资源共享和安全控制等。
数据库服务器可以实现数据的备份、恢复和调度管理等功能。
此外，数据库服务器也负责存储管理和数据处理等工作。
4.数据存储数据存储通常是指数据目录、数据结构、数据内容、索引和日志等。
数据存储需要保证数据的安全性、可读性和可扩展性。
数据存储还要支持数据的备份和恢复等高级功能。
三、分布式数据库系统的设计1. 数据分发策略数据分发策略是分布式数据库系统设计中非常关键的一部分，通过该策略可以实现数据的分发和调度。
基于多目标优化算法的机器学习模型构建研究
基于多目标优化算法的机器学习模型构建研究机器学习伴随着互联网的快速发展而迅猛发展，在自然语言处理、图像识别、智能推荐、风险评估等领域中崭露头角，成为最受欢迎的热门技术之一。
基于传统的机器学习算法，不能满足大数据时代对于模型复杂度和实时性的要求，因此出现了一类新的算法——多目标优化算法。
多目标优化算法是一种通过对多个目标函数进行优化，同时追求多个目标的最优值的算法。
例如，一个企业的利润和员工的福利是两个不同的目标，而多目标优化算法可以同时追求两个目标的最高值。
相较于传统的优化算法，多目标优化算法能够产生一组解，这组解称为“泊松前缘”，这些解不被其他解支配，同时来自不同的经验，可以帮助决策者更好地把握决策方案的可行性和效益。
在机器学习领域，多目标优化算法已被广泛应用。
例如，传统机器学习中常用的交叉验证、模型选择、参数调优和模型组合等子问题都可以转化为多目标优化问题来解决。
通过优化多个指标，可以进一步提高模型的预测性能和泛化能力，应用领域十分广泛。
在具体应用多目标优化算法进行机器学习模型构建时，需要考虑如何选择合适的目标函数和算法模型。
通常，目标函数应考虑到以下几个方面：1、模型复杂度。
机器学习模型构建是一个权衡复杂度和准确性的过程，因此，需要权衡模型的复杂度和准确性。
有些情况下，过程中使用的特征选择和降维技术可以降低维度，从而提高模型的速度和泛化能力。
2、准确性。
机器学习模型的准确性是绝对必须的，因为没有准确性，模型使用的价值就大大降低了。
因此，需要考虑合适的模型结构、输入数据特征、处理技术等。
3、泛化能力。
机器学习模型需要有较好的泛化能力，才能适应未知数据的情况。
泛化能力通常使用交叉验证和模型选择等技术来进行评估和提高。
在多目标优化算法的选择方面，常用的方法有“遗传算法”、“差分进化算法”、“模拟退火算法”等，这些算法可以通过多次迭代来得到一个较为准确的优化结果。
随着深度学习技术的迅速发展，现在很多机器学习模型都基于深度学习算法进行构建。
无线接入网中的分布式学习—建模与优化
分布式学习的研究现状和发
展趋势
分布式学习是一种将数据分散到多个节点进行处理的 学习方法，具有提高数据处理效率和保护用户隐私的 优点。近年来，分布式学习在机器学习、数据挖掘等 领域得到了广泛的应用和研究。然而，在无线接入网 中应用分布式学习仍然面临一些挑战，如节点间的通 信延迟、能量消耗等问题。因此，研究一种适用于无 线接入网的分布式学习模型及其优化方法具有重要意 义。
基于LTE的技术，提供高速 数据通信业务和多媒体业 务。
5G技术的普及，将进一步 推动无线接入网的发展， 实现更高速度、更低延迟 、更可靠的通信。
无线接入网的架构与特点
无线接入网的架构
主要包括基站、移动终端设备和核心网络三部分。基站负责与移动终端设备建立 无线连接，移动终端设备通过基站进行数据传输，核心网络负责数据的处理和路 由。
并优化网络性能。
03
协作博弈
协作博弈是一种博弈类型，参与者之间可以共享信息或协作以实现共
同利益。在无线接入网中，协作博弈可用于研究节点之间的协作行为
，并优化网络性能。
基于优化理论的分布式学习模型
最优解概念
在优化理论中，最优解是指能够使目标函数取得最小值或最大值的变量值。在无线接入网 中，基于优化理论的分布式学习模型可以利用最优解概念来优化网络性能。
基于博弈论的分布式学习模型
01
纳什均衡
在博弈论中，纳什均衡是一种策略组合，使得每个参与者的策略都是
分布式任务调度算法设计与优化研究
分布式任务调度算法设计与优化研究随着云计算和大数据的快速发展，分布式环境下的任务调度算法设计与优化变得越来越重要。
分布式任务调度是指将一个大型任务分解为多个子任务，并将这些子任务分布到不同的计算节点上执行，以提高整体任务的执行效率和性能。
本文将探讨分布式任务调度算法设计与优化的研究进展，从任务分解、调度策略和性能优化三个方面进行讨论。
首先，任务分解是分布式任务调度算法设计的第一步。
任务分解的目的是将一个大型任务划分为若干可并行执行的子任务，并确定每个子任务的计算量和执行时间。
常用的任务分解策略包括静态划分和动态划分。
静态划分是指将任务在启动时划分为固定数量的子任务，然后将这些子任务分布到不同的计算节点上执行。
动态划分是指在任务执行过程中，根据系统负载和计算节点状态等信息动态地划分和调整子任务。
动态划分策略能够更好地适应系统的变化，提高任务的负载均衡和执行效率。
接下来，调度策略是分布式任务调度算法设计的核心。
调度策略决定了子任务在计算节点上的执行顺序和分配方式。
常见的调度策略包括最早截止时间优先（EDF）、最少处理器数优先（LDPF）、最少完成时间优先（LCRF）等。
EDF策略将优先执行最早截止时间最近的子任务，以最大程度地减少任务的完成时间。
LDPF策略将优先分配给处理器数最少的计算节点，以实现负载均衡。
LCRF策略将优先执行任务顺序与到达时间和任务处理器数综合考虑，以平衡执行时间和负载均衡。
此外，还有针对特定应用场景设计的调度策略，如图计算任务的循环划分调度策略、机器学习任务的异步调度策略等。
最后，性能优化是分布式任务调度算法设计与优化的关键。
性能优化旨在提高任务调度的效率、性能和可扩展性。
一种常见的性能优化方法是预测任务的执行时间和系统的负载，以便更好地进行任务调度。
预测算法的准确性和精度对任务调度的性能至关重要。
另一种性能优化方法是基于遗传算法和模拟退火算法等启发式算法进行优化。
优化算法通过模拟任务的执行过程和计算节点的状态等信息，寻找最优的任务划分和调度方案。
分布式多智能体网络的优化的小综述
分布式多智能体网络的优化大量的多智能体的控制与决策问题可以归结为一个优化问题。
例如，在通信网络中，资源分配的最大使用效率、无线传感器网络的最优估计等等。
与传统的分布式优化相比，这里更加关注改进计算的效率与可扩展性。
因为新的应用中，每个节点的计算能力非常有限，且有限的通信环境下，所以需要设计简单的优化机制（算法）。
个体目标函数和的优化问题分布式多智能体网络中，每个多智能体都有一个自己的凸目标函数。
优化的目标是最优化所有节点目标函数的和。
我们需要设计一个优化算法，它是分布式。
也就是说没有一个中央协调器。
还有，每个节点都只知道自己的目标函数和邻居节点的有限信息[1]-[4][7]。
()()1minimize subject to XN i i f x f x x =∈∑目前这类型的研究已有一些工作，有部分文章考虑异步算法：I. Lobel 将分布式梯度算法应用于随机网络当中[2], M. Zhong and C. G. Cassandras 考虑了通讯为事件驱动的多智能体网络的分布式优化问题，A. Nedich 利用广播通信算法实现网络的分布式优化。
但目前对各种通信约束考虑不足，并且此类研究多提出的是高度抽象的网络优化模型[2]-[3]，结合某些具体的背景的文献尚不多见。
拓扑结构的优化在许多应用当中，我们需要对拓扑结构进行权衡优化。
例如，在多智能体系统的一致性研究当中，高连通性代表着快速的收敛；但是，高连通性也意味着更高的通信成本与能量消耗。
如果一味的追求低连通性，那么收敛度又会非常慢。
优化拓扑结构是在许多应用中一个亟待解决的问题。
有一些研究单纯关注收敛速度的优化，也就是说设计一个拓扑结构使得相应的连通性最高（即使2λ最小），如斯坦福大学S.Boyd 利用半定规划方法设计了相应的最优网络（无向）拓扑[5] 。
也有部分学者关注于通讯成本[6]。
存在的问题1. 目前大部分的优化问题，都是以个体目标和为目标函数。
基于神经网络的多目标优化算法研究
基于神经网络的多目标优化算法研究引言随着人工智能的快速发展，神经网络作为一种强大的模型已成为多领域研究的焦点。
多目标优化是现实应用中的常见问题之一，传统的优化算法在解决多目标问题时常常面临着效率低下和解的精度问题。
因此，基于神经网络的多目标优化算法的研究变得尤为重要。
本文将对基于神经网络的多目标优化算法进行研究和总结，包括网络结构设计、训练策略和应用案例。
章节一：神经网络在多目标优化中的应用概述本章节首先介绍神经网络在多目标优化中的应用场景，包括资源分配、路径规划和组合优化等。
接着，介绍传统的多目标优化算法存在的问题，并分析神经网络在解决多目标优化问题中的优势。
最后，提出本文的研究目标和内容。
章节二：基于神经网络的多目标优化算法设计本章节介绍基于神经网络的多目标优化算法的设计。
首先，详细介绍神经网络的基本原理和常用的网络结构，包括多层感知机、卷积神经网络和循环神经网络等。
接着，讨论在多目标优化中使用的目标函数的设计方法。
最后，针对不同的多目标优化问题，提出相应的神经网络模型设计策略，包括网络深度、神经元数量和激活函数的选择等。
章节三：基于神经网络的多目标优化算法训练策略本章节介绍基于神经网络的多目标优化算法的训练策略。
首先，讨论数据集的采集和处理方法，包括数据预处理、特征选择和数据平衡等。
接着，介绍常用的神经网络训练方法，包括反向传播算法、梯度下降算法和遗传算法等。
最后，探讨如何有效评估和优化训练结果，提高算法的性能和泛化能力。
章节四：基于神经网络的多目标优化算法的应用案例本章节选取几个典型的应用案例，介绍基于神经网络的多目标优化算法在实际问题中的应用。
案例包括电力系统调度、物流路径规划和金融投资组合优化等。
通过具体的案例分析，验证了基于神经网络的多目标优化算法的有效性和实用性。
结论本文对基于神经网络的多目标优化算法进行了深入研究和总结。
通过网络结构设计、训练策略和应用案例的探讨，揭示了基于神经网络的多目标优化算法在解决实际问题中的潜力和优势。
随机优化算法的原理及应用
随机优化算法的原理及应用随机算法是现代计算机科学中非常重要的一类算法，它通过随机性的引入与运用，来解决某些计算复杂度较高或解法不是很显然的问题。
其中，随机优化算法是一种非常经典的随机算法，它通过对搜索空间进行随机搜索和优化，来寻找问题的最优解或次优解。
这种算法因为效率高、便于实现、适用范围广泛，而在众多领域中被广泛应用。
随机优化算法的基本原理随机优化算法是一种基于概率模型的搜索算法，它不依靠具体的解析式或算法，而是通过随机修改问题的解，不断在解空间中“寻找”最优解。
因此，随机优化算法也被称为基于搜索的全局优化算法。
这种算法的具体实现方式主要有以下几种：随机重启优化算法随机重启算法是一种基于多重随机搜索的算法，它通过无数次随机重启，来搜索解的“临界区域”，更容易发现最优解，尤其是对于凸问题。
此算法的基本思路是在一定规定的时间内，多次随机生成解并计算其质量值，最后选出其中的最优解。
而随后，它又可以在新的一个搜索空间内，进行一开始相同的操作，直到找到最优解或时间用完为止。
模拟退火算法模拟退火算法是另外一种基于随机搜索的算法。
它通过模拟实际温度的变化，模拟系统的状态变量，来寻找全局最优解。
此算法的核心思路在于通过温度指数的不断变化，来跳出算法陷入的局部最小值，尤其是对于非凸问题。
此算法常用于最优化问题的求解，尤其是当问题的解空间比较大或需要多目标优化时。
遗传算法遗传算法是一种基于自然界遗传数据的随机优化算法，它能够模拟生物进化过程中的基因变异，交叉和选择等过程，来优化问题的解。
此算法的基本思路是依靠个体的变异和“交配配对”，来产生更有利的基因群体，在群体的不断迭代中最终得到一个最优解。
此算法适用于一些复杂的、多维度优化的问题，例如参数调节、图像处理等。
应用案例1. 电子商务推荐系统推荐系统是如今电子商务网站中的重要组成部分，它可以提高购物效率，为用户提供更符合其需求的商品和优惠信息，产生更多交易额。
随机优化算法在推荐系统中的应用，主要用于个性化推荐，即针对用户的个人喜好和购买记录，提供更具针对性的推荐。
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影，然而，对于复杂的 Ωi 投影的操作往往是难以计算的，为了减少计算代价，这里采取了随机的策略，
即每次只在本地约束集中随机选取一个约束 Ωijk 进行投影，即 jk 是从 1,, mi 中随机选取的。由于
Ωi ⊂ Ωijk ，可能存在 xik+1 ∉ Ωi 其只是一个通过随机方法得到的近似值。
5. 数值实验
Advances in Applied Mathematics 应用数学进展, 2020, 9(6), 838-843 Published Online June 2020 in Hans. /journal/aam https:///10.12677/aam.2020.96100
Open Access
1. 引言
分布式网络是将网络资源分配给不同地区的节点处理，通过感知周围信息、计算处理信息等方式实 现邻居节点的通信和信息传输。分布式网络中的某一个节点是一个硬件设备，例如传感器、计算机、机 器人，甚至可以是一个线程或进程。分布式网络在处理进程任务时，通过调配网络中节点资源，分配给 不同的节点处理不同计算、通信任务，这就可以实现将网络任务分解后，每个节点处理单一的分解小任 务，提高处理速度[1] [2]。虽然单台计算机的处理能力、存储能力等都在逐步提升，但仍然无法独立地处 理复杂的任务，这就需要通过将多个计算设备、传感器等进行连接，构建分布式网络，满足日益增长的 复杂问题处理需求，由此分布式网络计算也受到了越来越多的关注[3]。
分布式网络来协同各个节点来解决，具体图下：
n
∑ ( ) min x
i =1
fi
x
s.t. x ∈ Ωi
mi j =1
Ωij
,
i =1, 2,, n
Ωi 是节点 i 本地的约束集合， fi 是节点 i 本地的目标函数， x ∈ R p 标石所有节点共有的优化变量， 假设 fi 可微且为凸函数，其由 mi 个简单约束 Ωi1,, Ωimi 交集构成。简单约束包括 l1, l2 , l∞ 范数球约束，以
4. 原域的分布式随机投影法
本文应用梯度投影法分布式方法，提出了随机优化的策略。即在为 xik ∈ R p 节点 i 在第 i 次迭代时的 估计，在第 k 次迭代时，每个节点将自身的估计发送给自己的邻居，当节点 i 接收到自己的邻居 j ∈ Ni 发 送的 xkj 时，节点 i 进行如下两步操作：
步骤 1：对接收到的邻居的估计进行信息融合：
通过设计一个带多约束的分布式二次规划问题，然后随机生成不同连通度的网络来对比分析本文提
出的原对偶算法性能。
1) 实验设置
考虑网络由 n = 10 个节点，δ × 45 条边组成，其中 δ 代表网络的连通度。将分别在稀疏 (δ = 0.2) 和稠 密 (δ = 0.6) 的网络(图 1)中运行的算法。考虑一个带多约束的二次规划问题，优化变量 x 的维度 p = 3 ，
2) 原对偶方法。有研究学者在应用交替方向乘子法来构架分布式网络，它能够在理论上提供基础， 实践后可知能够获取得到更好的收敛速度和精度，但迭代过程中每次都需要分析优化子问题，因此计算 代价非常高。因此有学者为了解决上述计算代价高的问题，提出了近似方法，例二阶近似的 ADMM 精 确一阶算法(EXTRA)，这些算法具备非常好的收敛性，计算代价也相对较低。
约束的分布式优化问题中，分布式网络中任意的节点都会包含内在的约束集，因此求解方式也会存 在以下方式：
1) 原方法。它是通过无约束算法上添加投影操作，也被称之为分布式投影(次)梯度法。即在每次迭 代上都使应用任意的节点来实现本地目标的优化操作，并进一步的降低本地的(次)梯度，接下来则将计算 得到估计值交换给邻据，融合两者之间的信息，最后将融合获取的结果都投影给本地约束集，并基于此 来证明是否本地一致性，或者在本地约束不同来全连通图，由此来计算得到最优解集。
∑ k + 1
xi 2 =
wij
x
k j
(1)
j∈Ni
其中 wij 是网络对应的对称双随机矩阵 W 的 i 行 j 列的元素。 步骤 2：融合本地目标的优化操作和邻据值，将融合获取的结果都投影给本地约束集，并基于此来
证明是否本地一致性：
= xik +1
PΩijk
k+1 xi 2
− α k∇fi
k+1 xi 2
摘要
在大数据环境下，需要对海量数据进行分析处理，加快数据处理效率。分布式网络在处理进程任务时， 通过调配网络中节点资源，分配给不同的节点处理不同计算、通信任务。无中心分布式一致优化问题大
文章引用: 陈创明, 温洁嫦. 基于网络分布式随机多任务优化算法[J]. 应用数学进展, 2020, 9(6): 838-843. DOI: 10.12677/aam.2020.96100
3. 原有的分布式算法
分布式算法的求解研究主要源自集中式算法，通过拓展集中式算法来获取得到更好的分布式计算效 率。无中心分布式一致优化问题大部分都是以无约束为基础，即表示每个节点的初始化节点为空，在当 前的计算求解方式中可以划分为如下：
1) 原方法。大部分都是直接拓展原有的集中式处理方法，在迭代过程中会消耗更少的计算代价，但 计算的收敛速度较低，求解计算得到的值精确度值普遍偏低。例如(次)梯度下降法[4]、加速(次)梯度下降 法[5]、二阶方法[6]与对偶平均法[7] [8]。
Random Multi-Task Optimization Algorithm Based on Distributed Network
Chuangming Chen, Jiechang Wen School of Applied Mathematics, Guangdong University of Technology, Guangzhou Guangdong
DOI: 10.12677/aam.2020.96100
839
应用数学进展
陈创明，温洁嫦
及半空间约束等等，他在求解投影是较为简单的，但多个简单约束的几何投影计算过程确实比较困难。 由于网络全局协调是非中心节点来完成调度的，因此所有的全局问题都不会集中在中心节点上。任意的 节点受限于内存、计算能力、隐私保护等，也不会获取得到整体问题的约束以及求解目标，由此本文设 计的分布式算法主要通过找出复杂约束来求解得到最优解 x* 。
陈创明每个节点的初始化节点为空。本文应用梯度投影法分布式方法，提出 了随机优化的策略，融合本地目标的优化操作和邻居值，将融合获取的结果都投影给本地约束集。实验 结果表明本算法稠密网络中信息融合的速度更快。
关键词
分布式网络，原对偶分离投影，数值实验
Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). /licenses/by/4.0/
2) 原对偶方法。通过将原对偶方法拓展到有约束问题上。任意的节点会将所有的原变量估计值投影 到相对应的约束集中，且保持对偶变馈一致。此外原对偶方法通过在投影在对偶域中给，但这些对偶并 非是线性和非线性的约束，不是一致性得。因此可以在当前对偶变投影中计算得到最优解集，尤其是当 前一些节点包含了本地约束后，也可以完成投影原域。
Received: May 14th, 2020; accepted: May 29th, 2020; published: Jun. 5th, 2020
Abstract
Under the big data working environment, it is necessary to analyze and process massive data to speed up the efficiency of data processing. The distributed network handles the tasks of the process by allocating the resources of the nodes in the network and assigning them to different nodes to handle different computing and communication tasks. Most of the decentralized and consistent optimization problems are based on unconstrained, which means that the initialization node of each node is empty. In this paper, a gradient projection method distributed method is used, and a stochastic optimization strategy is proposed. The optimization operation of the local target and the neighbor values are merged, and the results obtained by the fusion are projected to the local constraint set. Experimental results show that the proposed algorithm is faster in information fusion in dense networks.
由于投影操作的存在，当本地的约束集合比较复杂时，甚至是本地约束由多个简单约束(如半平面或 者球形约束)的交集组成时，分布式投影梯度法每一步中的投影操作计算代价会增大，对此学者提出了基 于惩罚的方法，即每个节点的约束集均由惩罚函数与目标函数叠加合成，这将有约束的问题转化为无约 束的问题，可以使用无约束的算法有效地求解，而不需要再进行投影操作。而这样做的缺点在于，这样 的转化并不等效，二者最优值之间的间距由惩罚系数决定。此外考虑每个节点的本地约束集为多个简单 约束交集的情况，采用了随机优化的方法，在每一步迭代中，每一个节点在本地的约束集中随机挑选一 个简单约束进行投影，这有效减少了投影操作的计算代价，然而却会引起剧烈的震荡和缓慢的收敛速度。