RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Автоматика и телемеханика

Автомат. и телемех., 2017, выпуск 2, страницы 36–49 (Mi at14682)

Стохастическая онлайн оптимизация. Одноточечные и двухточечные нелинейные многорукие бандиты. Выпуклый и сильно выпуклый случаи
А. В. Гасников, Е. А. Крымова, А. А. Лагуновская, И. Н. Усманова, Ф. A. Федоренко

Эта публикация цитируется в следующих статьяx:
  1. Yan Zhang, Michael M. Zavlanos, “Cooperative Multiagent Reinforcement Learning With Partial Observations”, IEEE Trans. Automat. Contr., 69:2 (2024), 968  crossref
  2. A. V. Gasnikov, A. V. Lobanov, F. S. Stonyakin, “Highly Smooth Zeroth-Order Methods for Solving Optimization Problems under the PL Condition”, Comput. Math. and Math. Phys., 64:4 (2024), 739  crossref
  3. Wouter Jongeneel, Man-Chung Yue, Daniel Kuhn, “Small Errors in Random Zeroth-Order Optimization Are Imaginary”, SIAM J. Optim., 34:3 (2024), 2638  crossref
  4. Alexander Gasnikov, Darina Dvinskikh, Pavel Dvurechensky, Eduard Gorbunov, Aleksandr Beznosikov, Alexander Lobanov, Encyclopedia of Optimization, 2024, 1  crossref
  5. Yan Zhang, Yi Zhou, Kaiyi Ji, Yi Shen, Michael M. Zavlanos, “Boosting One-Point Derivative-Free Online Optimization via Residual Feedback”, IEEE Trans. Automat. Contr., 69:9 (2024), 6309  crossref
  6. Andrey Veprikov, Alexander Bogdanov, Vladislav Minashkin, Aleksandr Beznosikov, “New aspects of black box conditional gradient: Variance reduction and one point feedback”, Chaos, Solitons & Fractals, 189 (2024), 115654  crossref
  7. Pavel Dvurechensky, Alexander Gasnikov, Alexander Tyurin, Vladimir Zholobov, Springer Proceedings in Mathematics & Statistics, 425, Foundations of Modern Statistics, 2023, 511  crossref
  8. Б. А. Альашкар, А. В. Гасников, Д. М. Двинских, А. В. Лобанов, “Безградиентные методы федеративного обучения с $l_1$ и $l_2$-рандомизацией для задач негладкой выпуклой стохастической оптимизации”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 63:9 (2023), 1458–1512  mathnet  crossref; B. A. Alashkar, A. V. Gasnikov, D. M. Dvinskikh, A. V. Lobanov, “Gradient-free federated learning methods with $l_1$ and $l_2$-randomization for non-smooth convex stochastic optimization problems”, Comput. Math. Math. Phys., 63:9 (2023), 1600–1653  mathnet  crossref
  9. Oleg Savchuk, Fedor Stonyakin, Mohammad Alkousa, Rida Zabirova, Alexander Titov, Alexander Gasnikov, Communications in Computer and Information Science, 1881, Mathematical Optimization Theory and Operations Research: Recent Trends, 2023, 29  crossref
  10. Aleksandr Lobanov, Andrew Veprikov, Georgiy Konin, Aleksandr Beznosikov, Alexander Gasnikov, Dmitry Kovalev, “Non-smooth setting of stochastic decentralized convex optimization problem over time-varying Graphs”, Comput Manag Sci, 20:1 (2023)  crossref
  11. Aleksandr Lobanov, Lecture Notes in Computer Science, 14395, Optimization and Applications, 2023, 60  crossref
  12. Nikita Kornilov, Alexander Gasnikov, Pavel Dvurechensky, Darina Dvinskikh, “Gradient-free methods for non-smooth convex stochastic optimization with heavy-tailed noise on convex compact”, Comput Manag Sci, 20:1 (2023)  crossref
  13. Raghu Bollapragada, Stefan M. Wild, “Adaptive sampling quasi-Newton methods for zeroth-order stochastic optimization”, Math. Prog. Comp., 15:2 (2023), 327  crossref
  14. Balasubramanian K., Ghadimi S., “Zeroth-Order Nonconvex Stochastic Optimization: Handling Constraints, High Dimensionality, and Saddle Points”, Found. Comput. Math., 22:1 (2022), 35–76  crossref  isi
  15. A. I. Bazarova, A. N. Beznosikov, A. V. Gasnikov, “Linearly convergent gradient-free methods for minimization of parabolic approximation”, Компьютерные исследования и моделирование, 14:2 (2022), 239–255  mathnet  crossref
  16. Abhishek Roy, Lingqing Shen, Krishnakumar Balasubramanian, Saeed Ghadimi, “Stochastic zeroth-order discretizations of Langevin diffusions for Bayesian inference”, Bernoulli, 28:3 (2022)  crossref
  17. Vasilii Novitskii, Alexander Gasnikov, “Improved exploitation of higher order smoothness in derivative-free optimization”, Optim Lett, 16:7 (2022), 2059  crossref
  18. Darina Dvinskikh, Vladislav Tominin, Iaroslav Tominin, Alexander Gasnikov, Lecture Notes in Computer Science, 13367, Mathematical Optimization Theory and Operations Research, 2022, 18  crossref
  19. Eduard Gorbunov, Pavel Dvurechensky, Alexander Gasnikov, “An Accelerated Method for Derivative-Free Smooth Stochastic Convex Optimization”, SIAM J. Optim., 32:2 (2022), 1210  crossref
  20. Yan Zhang, Yi Zhou, Kaiyi Ji, Michael M. Zavlanos, “A new one-point residual-feedback oracle for black-box learning and control”, Automatica, 136 (2022), 110006  crossref
  21. P. Dvurechensky, E. Gorbunov, A. Gasnikov, “An accelerated directional derivative method for smooth stochastic convex optimization”, Eur. J. Oper. Res., 290:2 (2021), 601–621  crossref  mathscinet  isi  scopus
  22. R. Bollapragada, M. Menickelly, W. Nazarewicz, J. O'Neal, P.-G. Reinhard, S. M. Wild, “Optimization and supervised machine learning methods for fitting numerical physics models without derivatives”, J. Phys. G-Nucl. Part. Phys., 48:2 (2021), 024001  crossref  isi  scopus
  23. Aleksandr Beznosikov, Vasilii Novitskii, Alexander Gasnikov, Lecture Notes in Computer Science, 12755, Mathematical Optimization Theory and Operations Research, 2021, 144  crossref
  24. X. Luo, Ya. Zhang, M. M. Zavlanos, “Socially-aware robot planning via bandit human feedback”, 2020 Acm/IEEE 11Th International Conference on Cyber-Physical Systems (Iccps 2020), Acm-IEEE International Conference on Cyber-Physical Systems, IEEE Computer Soc, 2020, 216–225  crossref  isi
  25. X. Yi, X. Li, T. Yang, L. Xie, T. Chai, K. H. Johansson, “A distributed primal-dual algorithm for bandit online convex optimization with time-varying coupled inequality constraints”, 2020 American Control Conference (Acc), Proceedings of the American Control Conference, IEEE, 2020, 327–332  mathscinet  isi
  26. Alexander A. Titov, Fedor S. Stonyakin, Mohammad S. Alkousa, Seydamet S. Ablaev, Alexander V. Gasnikov, Communications in Computer and Information Science, 1275, Mathematical Optimization Theory and Operations Research, 2020, 133  crossref
  27. Xinlei Yi, Xiuxian Li, Tao Yang, Lihua Xie, Tianyou Chai, Karl H. Johansson, 2020 American Control Conference (ACC), 2020, 327  crossref
  28. Aleksandr Beznosikov, Abdurakhmon Sadiev, Alexander Gasnikov, Communications in Computer and Information Science, 1275, Mathematical Optimization Theory and Operations Research, 2020, 105  crossref
  29. Е. А. Воронцова, А. В. Гасников, Э. А. Горбунов, “Ускоренный спуск по случайному направлению с неевклидовой прокс-структурой”, Автомат. и телемех., 2019, № 4, 126–143  mathnet  crossref  elib
  30. M. S. Alkousa, “On some stochastic mirror descent methods for constrained online optimization problems”, Компьютерные исследования и моделирование, 11:2 (2019), 205–217  mathnet  crossref
  31. J. Larson, M. Menickelly, S. M. Wild, “Derivative-free optimization methods”, Acta Numer., 28 (2019), 287–404  crossref  mathscinet  zmath  isi  scopus
  32. Alexander A. Titov, Fedor S. Stonyakin, Alexander V. Gasnikov, Mohammad S. Alkousa, Communications in Computer and Information Science, 974, Optimization and Applications, 2019, 64  crossref
  33. E. A. Vorontsova, A. V. Gasnikov, E. A. Gorbunov, “Accelerated Directional Search with Non-Euclidean Prox-Structure”, Autom Remote Control, 80:4 (2019), 693  crossref
  34. А. С. Баяндина, А. В. Гасников, А. А. Лагуновская, “Безградиентные двухточечные методы решения задач стохастической негладкой выпуклой оптимизации при наличии малых шумов не случайной природы”, Автомат. и телемех., 2018, № 8, 38–49  mathnet; A. S. Bayandina, A. V. Gasnikov, A. A. Lagunovskaya, “Gradient-free two-point methods for solving stochastic nonsmooth convex optimization problems with small non-random noises”, Autom. Remote Control, 79:8 (2018), 1399–1408  crossref  isi  elib
  35. А. С. Баяндина, А. В. Гасников, Е. В. Гасникова, С. В. Мациевский, “Прямо-двойственный метод зеркального спуска для условных задач стохастической оптимизации”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 58:11 (2018), 1794–1803  mathnet  crossref  isi  scopus; A. S. Bayandina, A. V. Gasnikov, E. V. Gasnikova, S. V. Matsievskii, “Primal-dual mirror descent method for constraint stochastic optimization problems”, Comput. Math. Math. Phys., 58:11 (2018), 1728–1736  mathnet  crossref


© МИАН, 2025