Stochastic saddle-point optimization for the Wasserstein barycenter problem

Представлены результаты разработки программного микросервиса, встраиваемого в системы мониторинга качества атмосферного воздуха для поддержки процессов идентификации промышленных источников загрязнений. Выброс и последующее распространение вредных веществ в приземистых слоях атмосферы происходит в динамике и характеризуется высокой неопределенностью из‑за особенностей технологических установок, их режимов работы, влияния рельефа местности, зданий и метеофакторов. Зависимости между местоположением источника выброса и ...

Добавлено: 23 апреля 2026 г.

2026 International Conference on Artificial Intelligence, Computer, Data Sciences and Applications (ACDSA)

IEEE, 2026.

Добавлено: 21 апреля 2026 г.

What Drives Multi-Chain Crypto Forecasting: Model Choice, Feature Selection, and Transferability

Wang M., Xiao Y., Браславский П. И. и др., Mathematics 2026 Vol. 14 No. 8 Article 1286

Добавлено: 20 апреля 2026 г.

Cross-influence of two societies in deterministic evolutionary game

Щур Л. Н., Antonov D., Burovski E., International Journal of Bifurcation and Chaos in Applied Sciences and Engineering 2026 P. 1–9

Добавлено: 20 апреля 2026 г.

Проектирование сети Интернета вещей на основе многокритериальной оптимизации и информационного моделирования здания

Эбрахим А., Информационные процессы 2025 Т. 25 № 4 С. 787–798

В статье предложен метод планирования расположения точек доступа и шлюзов внутри зданий для построения сетей Интернета вещей. Основа метода — использование информации из информационой модели здания, что даёт возможность легко учитывать как геометрию, так и физико-технические характеристики строительных элементов при расчёте распространения радиосигнала. В данной работе для решения задач оптимизации применяется генетический алгоритм U-NSGA-III. Расчёты ...

Добавлено: 19 апреля 2026 г.

Modeling cosolvent effects on solubility in supercritical CO2 using data-driven approaches

Makarov D. M., Каликин Н. Н., Gurikov P. и др., Journal of Supercritical Fluids 2026 Vol. 235 Article 106979

Добавлено: 19 апреля 2026 г.

2026 28th International Conference on Digital Signal Processing and its Applications (DSPA)

IEEE, 2026.

Добавлено: 18 апреля 2026 г.

WWW '26: Proceedings of the ACM Web Conference 2026

NY: Association for Computing Machinery (ACM), 2026.

Добавлено: 17 апреля 2026 г.

Gradient-free methods for non-smooth convex stochastic optimization with heavy-tailed noise on convex compact

Kornilov N., Гасников А. В., Двуреченский П. Е. и др., Computational Management Science 2023 Article 37

Добавлено: 7 февраля 2025 г.

Vaidya’s method for convex stochastic optimization problems in small dimension

Гладин Е. Л., Гасников А. В., Ermakova E., Mathematical notes 2022 Vol. 112 No. 1 P. 183–190

Добавлено: 29 ноября 2024 г.

Метод эллипсоидов для задач выпуклой стохастической оптимизации малой размерности

Гладин Е. Л., Зайнуллина К. Э., Компьютерные исследования и моделирование 2021 Т. 13 № 6 С. 1137–1147

В статье рассматривается задача минимизации математического ожидания выпуклой функции. Задачи такого вида повсеместны в машинном обучении, а также часто возникают в ряде других приложений. На практике для их решения обычно используются процедуры типа стохастического градиентного спуска (SGD). В нашей работе предлагается решать такие задачи с использованием метода эллипсоидов с мини-батчингом. Алгоритм имеет линейную скорость сходимости ...

Добавлено: 29 ноября 2024 г.

Gradient-free Federated Learning Methods with l1 and l2-randomization for Non-smooth Convex Stochastic Optimization Problems

Alashqar B., Гасников А. В., Двинских Д. М. и др., Computational Mathematics and Mathematical Physics 2023 Vol. 63 P. 1600–1653

Добавлено: 27 марта 2024 г.

Accelerated zeroth-order method for non-smooth stochastic convex optimization problem with infinite variance

Kornilov N., Shamir O., Lobanov A. и др., , in: Advances in Neural Information Processing Systems 36 (NeurIPS 2023).: Curran Associates, Inc., 2023. P. 64083–64102.

Добавлено: 26 марта 2024 г.

Orthogonal Directions Constrained Gradient Method: from non-linear equality constraints to Stiefel manifold

Schechtman S., Тяпкин Д. Н., Muehlebach M. и др., , in: Proceedings of Machine Learning Research: Volume 195: The Thirty Sixth Annual Conference on Learning Theory, 12-15 July 2023, Bangalore, IndiaVol. 195: The Thirty Sixth Annual Conference on Learning Theory, 12-15 July 2023, Bangalore, India.: PMLR, 2023. P. 1228–1258.

Добавлено: 1 декабря 2023 г.

One-Point Gradient-Free Methods for Smooth and Non-smooth Saddle-Point Problems

Безносиков А. Н., Novitskii V., Гасников А. В., , in: Mathematical Optimization Theory and Operations Research: 20th International Conference, MOTOR 2021, Irkutsk, Russia, July 5–10, 2021, Proceedings.: Cham: Springer, 2021. Ch. 261179 P. 144–158.

Добавлено: 30 октября 2022 г.

Noisy Zeroth-Order Optimization for Non-smooth Saddle Point Problems

Двинских Д. М., Tominin V., Tominin I. и др., , in: Mathematical Optimization Theory and Operations Research, 21st International Conference, MOTOR 2022, Petrozavodsk, Russia, July 2–6, 2022, ProceedingsVol. 13367.: Springer, 2022. Ch. 279899 P. 18–33.

Добавлено: 28 октября 2022 г.

Primal-Dual Stochastic Mirror Descent for MDPs

Тяпкин Д. Н., Alexander Gasnikov, , in: International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 28-30 March 2022, A Virtual ConferenceVol. 151: Proceedings of The 25th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics.: PMLR, 2022. P. 9723–9740.

Добавлено: 16 октября 2022 г.