RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор
Правила для авторов
Загрузить рукопись

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Автомат. и телемех.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






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


Автомат. и телемех., 2015, выпуск 5, страницы 43–59 (Mi at14231)  

Эта публикация цитируется в 7 научных статьях (всего в 7 статьях)

Тематический выпуск

Поисковые алгоритмы стохастической аппроксимации с рандомизацией на входе

О. Н. Граничин

Санкт-Петербургский государственный университет

Аннотация: В статье наряду с детальным обзором развития псевдоградиентных алгоритмов стохастической аппроксимации с рандомизированными возмущениями на входе рассматривается вопрос об их применимости в оптимизационных задачах с линейными ограничениями и обсуждаются новые возможности их применения для мультиагентного управления при балансировке загрузки узлов вычислительных сетей. Обоснования состоятельности алгоритмов и их оптимальной скорости сходимости опираются на основополагающие работы Б. Т. Поляка.

Полный текст: PDF файл (309 kB)
Список литературы: PDF файл   HTML файл

Англоязычная версия:
Automation and Remote Control, 2015, 76:5, 762–775

Реферативные базы данных:

Тип публикации: Статья
Статья представлена к публикации членом редколлегии: П. С. Щербаков

Поступила в редакцию: 01.12.2014

Образец цитирования: О. Н. Граничин, “Поисковые алгоритмы стохастической аппроксимации с рандомизацией на входе”, Автомат. и телемех., 2015, № 5, 43–59; Autom. Remote Control, 76:5 (2015), 762–775

Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{Gra15}
\by О.~Н.~Граничин
\paper Поисковые алгоритмы стохастической аппроксимации с~рандомизацией на входе
\jour Автомат. и телемех.
\yr 2015
\issue 5
\pages 43--59
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/at14231}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=23491901}
\transl
\jour Autom. Remote Control
\yr 2015
\vol 76
\issue 5
\pages 762--775
\crossref{https://doi.org/10.1134/S0005117915050033}
\isi{http://gateway.isiknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcApp=PARTNER_APP&SrcAuth=LinksAMR&DestLinkType=FullRecord&DestApp=ALL_WOS&KeyUT=000354190700003}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=24028310}
\scopus{https://www.scopus.com/record/display.url?origin=inward&eid=2-s2.0-84928962840}


Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/at14231
  • http://mi.mathnet.ru/rus/at/y2015/i5/p43

    ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru


    Citing articles on Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles on Google Scholar: Russian articles, English articles

    Эта публикация цитируется в следующих статьяx:
    1. Д. С. Кривоконь, А. Т. Вахитов, О. Н. Граничин, “Оценка положения движущегося объекта на основе пробного возмущения положения камеры”, Автомат. и телемех., 2016, № 2, 142–161  mathnet  elib; D. S. Krivokon, A. T. Vakhitov, O. N. Granichin, “Estimating the position of a moving object based on test disturbance of camera position”, Autom. Remote Control, 77:2 (2016), 297–312  crossref  isi
    2. Amelin K. Amelina N. Ivanskiy Yu. Jiang Yu., “Choice of step-size for consensus protocol in changing conditions via stochastic approximation type algorithm”, 2016 International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT) (Saint Julian's, Malta), IEEE, 2016, 7–11  crossref  isi  scopus
    3. Amelin K. Tyushev K. Kaliteevskii V., “Communication and maintaining of data integrity method for decentralized network of autonomous group of mobile robots”, 2016 International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT) (Saint Julian's, Malta), IEEE, 2016, 372–377  crossref  isi  scopus
    4. Senov A., “Accelerating Gradient Descent With Projective Response Surface Methodology”, Learning and Intelligent Optimization (Lion 11 2017), Lecture Notes in Computer Science, 10556, eds. Battiti R., Kvasov D., Sergeyev Y., Springer International Publishing Ag, 2017, 376–382  crossref  isi  scopus
    5. A. Senov, “Projective approximation based quasi-Newton methods”, Machine Learning, Optimization, and Big Data, MOD 2017, Lecture Notes in Computer Science, 10710, eds. G. Nicosia, P. Pardalos, G. Giuffrida, R. Umeton, Springer, 2018, 29–40  crossref  mathscinet  isi  scopus
    6. О. Н. Граничин, В. А. Ерофеева, “Циклическая стохастическая аппроксимация с возмущением на входе в задаче отслеживания параметров на основе мультиагентного алгоритма”, Автомат. и телемех., 2018, № 6, 69–86  mathnet; O. N. Granichin, V. A. Erofeeva, “Cyclic stochastic approximation with disturbance on input in the parameter tracking problem based on a multiagent algorithm”, Autom. Remote Control, 79:6 (2018), 1013–1028  crossref  isi  elib
    7. А. А. Бояров, О. Н. Граничин, “Алгоритм стохастической аппроксимации с рандомизацией на входе для оценивания параметров смеси гауссовых распределений без учителя при разреженных параметрах”, Автомат. и телемех., 2019, № 8, 44–63  mathnet  crossref  elib; A. A. Boyarov, O. N. Granichin, “Stochastic approximation algorithm with randomization at the input for unsupervised parameters estimation of Gaussian mixture model with sparse parameters”, Autom. Remote Control, 80:8 (2019), 1403–1418  crossref  isi
  • Автоматика и телемеханика
    Просмотров:
    Эта страница:220
    Полный текст:36
    Литература:28
    Первая стр.:34
     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2021