Метод Вайды для задач выпуклой стохастической оптимизации небольшой размерности

В работе рассматривается общая задача выпуклой стохастической оптимизации в пространстве небольшой размерности (например, 100 переменных). Известно, что для детерминированных задач выпуклой оптимизации небольших размеров наилучшим образом сходятся методы типа центров тяжести (например, метод Вайды). Для задач стохастической оптимизации вопрос о возможности использования метода Вайды сводится к вопросу о том, как он накапливает неточность в субградиенте. Недавний результат авторов об отсутствии накопления неточности на итерациях метода Вайды позволяет предложить его аналог для задач стохастической оптимизации. Основным приемом является замена субградиента в методе Вайды его пробатченным аналогом (средним арифметическим стохастических субградиентов). В настоящей работе осуществляется описанный план, что приводит к эффективному (в условиях возможности производить вычисления параллельно при батчинге) методу решения задач выпуклой стохастической оптимизации в пространствах небольших размерностей. Производительность алгоритма проиллюстрирована численным экспериментом.
Библиография: 16 названий.