Журнал вычислительной математики и математической физики
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS


Ж. вычисл. матем. и матем. физ.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти




Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация

Журнал вычислительной математики и математической физики, 2015, том 55, номер 4, страницы 582–598
DOI: https://doi.org/10.7868/S0044466915040043 (Mi zvmmf10186) 		 
Эта публикация цитируется в 16 научных статьях (всего в 16 статьях)

Об эффективности одного метода рандомизации зеркального спуска в задачах онлайн оптимизации

А. В. Гасниковabc, Ю. Е. Нестеровbca, В. Г. Спокойныйacb

a 141000 Долгопрудный, М.о., Институтский пер., 9, МФТИ
b 101000 Москва, ул. Мясницкая, 20, НИУ ВШЭ
c 127051 Москва, Большой каретный пер., 19, стр. 1, ИППИ РАН
PDF полного текста (701 kB) Список цитирования (16)
Список литературы:
PDF
HTML
DOI: https://doi.org/10.7868/S0044466915040043
Аннотация: Предлагается рандомизированная онлайн версия метода зеркального спуска. Отличие от имеющихся версий заключается в способе рандомизации. Рандомизация выводится не на этапе вычисления субградиента функции, как это повсеместно принято, а на этапе проектирования на единичный симплекс. В результате получается покомпонентный субградиентный спуск со случайным выбором компоненты, допускающий онлайн интерпретацию. Это наблюдение, например, позволило единообразно проинтерпретировать результаты о взвешивании экспертных решений и предложить наиболее эффективный способ поиска равновесия в антагонистической матричной игре с разреженной матрицей. Библ. 34.
Ключевые слова: метод зеркального спуска, метод двойственных усреднений, онлайн оптимизация, экспоненциальное взвешивание, многорукие бандиты, взвешивание экспертов, стохастическая оптимизация, рандомизация.
Поступила в редакцию: 03.09.2014
Исправленный вариант: 29.10.2014
Англоязычная версия:
Computational Mathematics and Mathematical Physics, 2015, Volume 55, Issue 4, Pages 580–596
DOI: https://doi.org/10.1134/S0965542515040041
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
УДК: 519.658
MSC: Primary 90C15; Secondary 68W20
Образец цитирования: А. В. Гасников, Ю. Е. Нестеров, В. Г. Спокойный, “Об эффективности одного метода рандомизации зеркального спуска в задачах онлайн оптимизации”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 55:4 (2015), 582–598; Comput. Math. Math. Phys., 55:4 (2015), 580–596
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{GasNesSpo15}
\by А.~В.~Гасников, Ю.~Е.~Нестеров, В.~Г.~Спокойный
\paper Об эффективности одного метода рандомизации зеркального спуска в~задачах онлайн оптимизации
\jour Ж. вычисл. матем. и матем. физ.
\yr 2015
\vol 55
\issue 4
\pages 582--598
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/zvmmf10186}
\crossref{https://doi.org/10.7868/S0044466915040043}
\mathscinet{http://mathscinet.ams.org/mathscinet-getitem?mr=3343121}
\zmath{https://zbmath.org/?q=an:06458234}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=23299887}
\transl
\jour Comput. Math. Math. Phys.
\yr 2015
\vol 55
\issue 4
\pages 580--596
\crossref{https://doi.org/10.1134/S0965542515040041}
\isi{https://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcApp=Publons&SrcAuth=Publons_CEL&DestLinkType=FullRecord&DestApp=WOS_CPL&KeyUT=000354067600006}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=24027745}
\scopus{https://www.scopus.com/record/display.url?origin=inward&eid=2-s2.0-84928879773}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/zvmmf10186
  • https://www.mathnet.ru/rus/zvmmf/v55/i4/p582
    • Эта публикация цитируется в следующих 16 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    		Журнал вычислительной математики и математической физики Computational Mathematics and Mathematical Physics
     
      Обратная связь:
    		  Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024