分布式优化的目标是在多台机器上利用其计算能力，对分布在这些机器上的海量数据进行优化，以实现特定目标函数的最优化。该方法能够有效处理大规模数据集，提高计算效率和可扩展性，对于大数据环境下的机器学习和数据处理具有重要应用价值。