分布式优化问题一般讨论在什么空间上

分布式优化问题一般讨论在参数空间或解空间上。

在参数空间上，问题的目标是找到最优的参数组合，使得目标函数达到最小或最大值。分布式优化算法通过将参数空间划分为多个子空间，并在每个子空间上进行优化，然后将结果合并以得到全局最优解。

在解空间上，问题的目标是找到最优的解，而不仅仅是参数组合。解空间是由参数空间中的参数组合所对应的实际解所构成的。分布式优化算法可以通过将解空间划分为多个子空间，并在每个子空间上进行优化，然后将结果合并以得到全局最优解。

无论是在参数空间上还是在解空间上，分布式优化问题都需要考虑如何划分空间、如何协调子问题之间的交互以及如何合并子问题的结果。