算法1：递归的凸优化算法

1) 初始条件： $\left\{x_{i,0},s_0,{\widehat{x}}_{i,0},{\widehat{s}}_0,W_i,W_s,V_i,{\mathcal{U}}_{i,0},{\mathcal{P}}_0,{\mathcal{R}}_{i,0},T_n\right\}$ ；

2) 由式(30)获得 ${\mathcal{U}}_{i,k+1},{\mathcal{P}}_{k+1},{\mathcal{R}}_{i,k+1},{\Psi }_s,{\Psi }_{is},{\Psi }_{ij},K_k,G_k,{\widehat{G}}_k$ ；

3) 判断 $f_s\left(k\right),f_{is}\left(k\right),f_{ij}\left(k\right)$ 的值是否满足相应的要求，若满足，输出相应的值，否则不输出；

4) 由(1)和(4)分别计算 $x_{i,k+1},s_{k+1}$ ，再由(1)和(4)分别计算 ${\widehat{x}}_{i,k+1},{\widehat{s}}_{k+1}$ 。若 $k=T_n$ ，到第5)，否则令 $k=k+1$ ，返回4)；

5) 输出 $\left\{{\mathcal{U}}_{i,k+1},{\mathcal{P}}_{k+1},{\mathcal{R}}_{i,k+1},{\Psi }_s,{\Psi }_{is},{\Psi }_{ij},K_k,G_k,{\widehat{G}}_k\right\}$ 。