Low-Variance Black-Box Gradient Estimates for the Plackett-Luce Distribution

Формулируется задача мониторинга ограниченного пространства. Устанавливается связь между мониторингом пространства и обнаружением объектов на этом пространстве. После введения некоторых допущений делается вывод о необходимости решения задачи покрытия множества (связного пространства). Характерной особенностью рассматриваемой задачи является наличие в зоне мониторинга препятствий. Под препятствием понимается связная область пространства, в каждой точке которого невозможно размещение какого-либо объекта. Тем не ...

Добавлено: 7 марта 2025 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.

Polynomial graph invariants induced from the gl-weight system

Коданева Н. М., Ландо С. К., Journal of Geometry and Physics 2025 Vol. 210 Article 105421

Добавлено: 23 января 2025 г.

Solving Convex Min-Min Problems with Smoothness and Strong Convexity in One Group of Variables and Low Dimension in the Other

Гладин Е. Л., Алкуса М., Гасников А. В., Automation and Remote Control 2021 Vol. 82 P. 1679–1691

Добавлено: 29 ноября 2024 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.

Variance reduction for minimax problems with a small dimension of one of the variables

Гладин Е. Л., Бородич Е. Д., Computer Research and Modeling 2022 Vol. 14 No. 2 P. 257–275

Добавлено: 29 ноября 2024 г.

Diffusion approximations and control variates for MCMC

Brosse N., Durmus A., Meyn S. и др., Computational Mathematics and Mathematical Physics 2024 Vol. 64 No. 4 P. 693–738

Добавлено: 13 октября 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.

Variance Reduction for Policy-Gradient Methods via Empirical Variance Minimization

Беломестный Д. В., Каледин М. Л., Golubev A., /. 2022.

Добавлено: 14 апреля 2023 г.

BR-SNIS: Bias Reduced Self-Normalized Importance Sampling

Cardoso G., Самсонов С. В., Thin A. и др., , in: Thirty-Sixth Conference on Neural Information Processing Systems : NeurIPS 2022.: Curran Associates, Inc., 2022. P. 716–729.

Добавлено: 1 февраля 2023 г.

Оптимизация пунтков перевалки «морской порт – железная дорога»

Морозов Н. Ю., Гришин Е. М., Правдивец Н. А. и др., Управление большими системами: сборник трудов 2022 № 99 С. 135–156

В связи с ростом объема мультимодальных перевозок ОАО «РЖД» требуется более эффективное использование имеющихся ресурсов. В наши дни наиболее востребованной разновидностью международного грузооборота является доставка морским транспортом с последующей перегрузкой на железную дорогу для доставки до пункта назначения на материке. В настоящей статье предлагается комплексная математическая модель, включающая две подзадачи: задачу назначения причалов (BAP) и ...

Добавлено: 7 декабря 2022 г.

Comparison of mathematical programming models for optimization of transshipment point seaport - railway

Grishin E., Pravdivets N., Morozov N. и др., IFAC-PapersOnLine 2022 Vol. 55 No. 10 P. 2557–2562

Добавлено: 7 декабря 2022 г.

Concurrently Employing Resources of Several Supercomputers With Parascip Solver By Everest Platform

Smirnov S., Voloshinov V., O.V. Sukhoroslov, , in: Proceedings of the 9th International Conference "Distributed Computing and Grid Technologies in Science and Education" (GRID'2021), Dubna, Russia, July 5-9, 2021.: CEUR Workshop Proceedings, 2021. P. 413–417.

Добавлено: 30 октября 2022 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.

First-Order Constrained Optimization: Non-smooth Dynamical System Viewpoint

Schechtman S., Тяпкин Д. Н., Мулине Э. Ф. и др., IFAC-PapersOnLine 2022 Vol. 55 No. 16 P. 236–241

Добавлено: 16 октября 2022 г.

Stochastic saddle-point optimization for the Wasserstein barycenter problem

Тяпкин Д. Н., Гасников А. В., Двуреченский П. Е., Optimization Letters 2022 Vol. 16 No. 7 P. 2145–2175

Добавлено: 16 октября 2022 г.

Об эвристическом алгоритме построения подстановок с заданными криптографическими характеристиками с использованием обобщённой конструкции

М. А. Коврижных, Д. Б. Фомин, Прикладная дискретная математика 2022 № 57 С. 5–21

Исследована возможность построения с помощью обобщённой конструкции подстановок с заданными криптографическими характеристиками, обеспечивающими стойкость алгоритмов шифрования к линейному и разностному методам криптоанализа. Предложен эвристический алгоритм поиска параметров обобщённой конструкции, полученных посредством умножения на транспозиции. Используются идеи генетического алгоритма, спектрально-линейного и спектрально- разностного методов. Изучены вопросы оптимизации вычисления криптографических характеристик на каждой итерации алгоритма. Экспериментальные исследования ...

Добавлено: 8 октября 2022 г.