摘要
随着大数据时代的到来，分布式优化方法因其在处理海量数据、解决复杂问题方面的优势而备受关注。
交替方向乘子法(AlternatingDirectionMethodofMultipliers,ADMM)作为一种经典的分布式优化算法，因其易于实现、可扩展性强等优点，被广泛应用于机器学习、信号处理、电力系统等领域。
本文首先介绍了分布式优化的概念和ADMM算法的基本原理，然后梳理了近年来国内外学者基于ADMM的分布式优化方法的最新研究进展，并对不同研究方向的特点、优势和局限性进行了分析和比较。
最后，对基于ADMM的分布式优化方法的未来发展趋势进行了展望。
关键词：分布式优化；交替方向乘子法；ADMM；文献综述
近年来，随着互联网、物联网技术的飞速发展，数据规模呈爆炸式增长，传统的集中式计算方法难以满足处理海量数据的需求。
在此背景下，分布式优化方法应运而生，其核心思想是将一个大规模的优化问题分解成多个子问题，并分配给多个计算节点并行求解，最终将各个子问题的解汇总得到原问题的全局最优解。
交替方向乘子法(ADMM)是一种经典的分布式优化算法，其基本思想是将原问题分解成多个更容易求解的子问题，通过交替迭代的方式分别求解各个子问题，并利用乘子法协调各个子问题之间的关系，最终得到原问题的最优解。
ADMM算法具有以下优点：
易于实现：ADMM算法的迭代步骤简单直观，易于编程实现。
可扩展性强：ADMM算法可以处理大规模的优化问题，并且可以方便地扩展到分布式计算环境中。
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