El presente estudio aborda un problema crítico en el ámbito de los drones: el desafío de la optimización distribuida con restricciones. Nuestra investigación profundiza en un escenario de optimización donde la variable de decisión está confinada a un conjunto convexo cerrado. El objetivo principal es desarrollar un algoritmo distribuido capaz de abordar este problema de optimización. Para lograr esto, hemos diseñado algoritmos distribuidos tanto para grafos balanceados como para grafos no balanceados, utilizando el método de dirección factible para abordar la restricción considerada y el método de estimación del vector propio izquierdo para tratar el desbalance, incorporando elementos de momento. Hemos demostrado que los algoritmos exhiben convergencia lineal cuando las funciones objetivo locales son tanto suaves como fuertemente convexas, y cuando los tamaños de paso se eligen adecuadamente. Además, los resultados de la simulación validan la eficacia de nuestros algoritmos distribuidos.