Д. М. Двинских, А. И. Тюрин, А. В. Гасников, С. С. Омельченко, “Ускоренный и неускореный стохастический градиентный спуск в модельной общности”, Матем. заметки, 108:4 (2020), 515–528 ; D. M. Dvinskikh, A. I. Turin, A. V. Gasnikov, S. S. Omelchenko, “Accelerated and Unaccelerated Stochastic Gradient Descent in Model Generality”, Math. Notes, 108:4 (2020), 511–522
K. Ye, P. Li, “A new adaptive PSO-PID control strategy of hybrid energy storage system for electric vehicles”, Adv. Mech. Eng., 12:9 (2020), 1687814020958574
А. В. Огальцов, А. И. Тюрин, “Эвристический адаптивный быстрый градиентный метод в задачах стохастической оптимизации”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 60:7 (2020), 1143–1150 ; A. V. Ogal'tsov, A. I. Turin, “A heuristic adaptive fast gradient method in stochastic optimization problems”, Comput. Math. Math. Phys., 60:7 (2020), 1108–1115
М. С. Алкуса, А. В. Гасников, Д. М. Двинских, Д. А. Ковалев, Ф. С. Стонякин, “Ускоренные методы для седловых задач”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 60:11 (2020), 1843–1866 ; M. S. Alkousa, A. V. Gasnikov, D. M. Dvinskikh, D. A. Kovalev, F. S. Stonyakin, “Accelerated methods for saddle-point problem”, Comput. Math. Math. Phys., 60:11 (2020), 1787–1809
Pavel E. Dvurechensky, Alexander V. Gasnikov, Evgeni A. Nurminski, Fedor S. Stonyakin, Numerical Nonsmooth Optimization, 2020, 19
Ф. С. Стонякин, “Адаптация к величинам погрешностей для некоторых методов оптимизации градиентного типа”, Тр. ИММ УрО РАН, 25, № 4, 2019, 210–225
F. S. Stonyakin, D. Dvinskikh, P. Dvurechensky, A. Kroshnin, O. Kuznetsova, A. Agafonov, A. Gasnikov, A. Tyurin, C. A. Uribe, D. Pasechnyuk, S. Artamonov, “Gradient methods for problems with inexact model of the objective”, Mathematical Optimization Theory and Operations Research, Lecture Notes in Computer Science, 11548, eds. M. Khachay, Y. Kochetov, P. Pardalos, Springer, 2019, 97–114