多智能体并行搜索新定理：预期收敛速率 α=μ·q(H)/κ，修正误差决定下限
peter_richtarik · x · 2026-10-22
optimization 学者 Peter Richtárik 发布多智能体优化理论线程（4/8 部分）。核心定理：多个 agent 并行私有搜索 H 步后，协调者在全局损失上验证提议，并按依赖图「着色」合并不互相干扰的最优提议组。预期 gap 以速率 α = μ·q(H)/κ 线性衰减——μ 刻画任务几何、q(H) 是 H 步局部搜索能捕获的增益比例、κ 为着色数（干扰程度）；衰减最终停在由修正误差 B 决定的下限处，精确修正（B=0）可消除该下限。共享解保证不会变差。
所属事件:首篇 AI Agent 协作收敛理论：块优化建模，六智能体提速一倍(6 条相关)→
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