|
Эта публикация цитируется в 15 научных статьях (всего в 15 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
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
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
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/zvmmf10186 https://www.mathnet.ru/rus/zvmmf/v55/i4/p582
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 562 | PDF полного текста: | 133 | Список литературы: | 74 | Первая страница: | 25 |
|