Бородин, Александр Иванович (доктор экономических наук, профессор). Особенности методов стохастической оптимизации в социально-экономических системах [Текст] / А. И. Бородин, А. Н. Сорочайкин // Экономические науки. - 2013. - № 4 (101). - С. 151-156 : табл. - Библиогр.: с. 156 (7 назв.)
Рубрики: Экономика Общие основы экономики Организация производства Математическая экономика. Эконометрика Кл.слова (ненормированные): линейное программирование -- математические модели -- математическое ожидание -- методы стохастической оптимизации -- модели оптимального выпуска продукции -- оптимизация систем -- параметры производственной системы -- социально-экономические системы -- стохастическая оптимизация -- стохастическое программирование Аннотация: В статье рассмотрены методы стохастической оптимизации в социально-экономических системах. Авторами предложена стохастическая модель оптимального выпуска продукции, разработаны практические рекомендации относительно оптимизации в производственных системах. Доп.точки доступа: Сорочайкин, Андрей Николаевич (кандидат экономических наук, доктор философских наук) Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |
Гасников, А. В. Об эффективности одного метода рандомизации зеркального спуска в задачах онлайн оптимизации [Текст] / А. В. Гасников, Ю, Е. Нестеров, В. Г. Спокойный // Журнал вычислительной математики и математической физики. - 2015. - Т. 55, № 4. - С. 582-598. - Библиогр.: c. 597-598 . - ISSN 0044-4669
Рубрики: Математика Вычислительная математика Кл.слова (ненормированные): антагонистическая матричная игра -- задачи онлайн оптимизации -- метод двойственных усреднений -- метод зеркального спуска -- многорукие бандиты -- рандомизация -- стохастическая оптимизация -- экспоненциальное взвешивание -- эффективность метода рандомизации 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. Доп.точки доступа: Нестеров Ю. Е.; Спокойный, В. Г. Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |
Гасников, А. В. Об эффективных рандомизированных алгоритмах поиска вектора PageRank [Текст] / А. В. Гасников, Д. Ю. Дмитриев // Журнал вычислительной математики и математической физики. - 2015. - Т. 55, № 3. - С. 355-371. - Библиогр.: c. 370-371 . - ISSN 0044-4669
Рубрики: Математика Вычислительная математика Кл.слова (ненормированные): Markov chain Carlo -- PageRank -- Кнута-Яо алгоритм -- алгоритм Кнута-Яо -- метод зеркального спуска -- поиск вектора PageRank -- поиск ранжирующего вектора -- рандомизация -- рандомизированные алгоритмы -- стохастическая оптимизация Аннотация: В работе рассматриваются два рандомизированных способа поиска вектора PageRank. На основе современных неравенств концентрации меры в работе приводятся новые оценки времени работы такого метода, учитывающие специфику матрицы P. В основе второго способа лежит идея сведения поиска ранжирующего вектора к поиску равновесия в антагонистической матричной игре. Доп.точки доступа: Дмитриев, Д. Ю. Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |
Гасников, А. В. Универсальный метод для задач стохастической композитной оптимизации [Текст] / А. В. Гасников, Ю. Е. Нестеров // Журнал вычислительной математики и математической физики. - 2018. - Т. 58, № 1. - С. 52-69. - Библиогр.: c. 69 (25 назв. ) . - ISSN 0044-4669
Рубрики: Математика Вычислительная математика Кл.слова (ненормированные): быстрые градиентные методы -- выпуклость гладкой части функционала -- задачи композитной оптимизации -- композитные оптимизации -- методы подобных треугольников -- сильно выпуклый случай -- стохастическая оптимизация -- универсальные методы Аннотация: Предлагается быстрый градиентный метод для задач гладкой выпуклой оптимизации, требующий всего одну проекцию. Метод имеет наглядную геометрическую интерпретацию, поэтому получил название “метода подобных треугольников” (МПТ). В работе также предлагаются: композитный, адаптивный и универсальный вариант МПТ. Впервые (на базе МПТ) предлагается универсальный метод для сильно выпуклых задач (причем предложенный метод оказался непрерывным по параметру сильной выпуклости гладкой части функционала). Показывается, как универсальный вариант МПТ можно применять к задачам стохастической оптимизации. Доп.точки доступа: Нестеров, Ю. Е. Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |