4月2日，我校计算机科学与工程学院郭璐瑶副教授作为第一作者，以苏州工学院为第一完成单位，与东南大学时欣利副教授、许文盈教授、曹进德教授（俄罗斯科学院院士、欧洲科学院院士）合作的论文“Local Adapt-Then-Combine algorithms for distributed nonsmooth optimization: Achieving provable communication acceleration” 在国际控制与自动化领域两大顶刊之一《Automatica》（中国科协高质量科技期刊分级：自动化学会A+期刊）上在线发表。

通信高效的分布式优化算法设计分析是网络化控制与优化领域的关键问题。允许节点在本地执行多轮计算的本地更新技术，因其可以实现理论可证的通信加速而受到了广泛的关注。然而，现有的通信加速效果仅对特定算法有效，能否推广至更广泛的算法仍悬而未决。为此，本文提出一种灵活的“适应-融合”算法框架，该框架统一了现有的“适应-融合”类算法。基于该框架，本文给出统一收敛分析，从理论上严格证明了本地更新技术可以加速“适应-融合”类算法的通信，并且证明了本地更新结合multi-gossip技术可以进一步在任意无向连通网络上实现最优通信复杂度。

《Automatica》是国际自动控制联合会（IFAC）下的旗舰汇刊，致力于发表控制理论、设计与应用方面的高水平论文，对论文的前沿性与创新性有着极高要求。《Automatica》与《IEEE Transactions on Automatic Control》被公认为国际控制与自动化领域的两大顶级期刊，是衡量各高校控制领域学术水准的标志性期刊。