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Data-driven distributionally robust optimization using the Wasserstein metric: performance guarantees and tractable reformulations
Data-driven distributionally robust optimization using the Wasserstein metric: performance guarantees and tractable reformulations
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Data-driven distributionally robust optimization using the Wasserstein metric: performance guarantees and tractable reformulations

Mohajerin Esfahani, Peyman ; Kuhn, Daniel

Mathematical programming, 2018-09, Vol.171 (1-2), p.115-166 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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2
Coordinate descent algorithms
Coordinate descent algorithms
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Coordinate descent algorithms

Wright, Stephen J.

Mathematical programming, 2015-06, Vol.151 (1), p.3-34 [Periódico revisado por pares]

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3
Minimizing finite sums with the stochastic average gradient
Minimizing finite sums with the stochastic average gradient
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Minimizing finite sums with the stochastic average gradient

Schmidt, Mark ; Le Roux, Nicolas ; Bach, Francis

Mathematical programming, 2017-03, Vol.162 (1-2), p.83-112 [Periódico revisado por pares]

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4
DC programming and DCA: thirty years of developments
DC programming and DCA: thirty years of developments
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DC programming and DCA: thirty years of developments

Le Thi, Hoai An ; Pham Dinh, Tao

Mathematical programming, 2018-05, Vol.169 (1), p.5-68 [Periódico revisado por pares]

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5
Quantifying Distributional Model Risk via Optimal Transport
Quantifying Distributional Model Risk via Optimal Transport
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Quantifying Distributional Model Risk via Optimal Transport

Blanchet, Jose ; Murthy, Karthyek

Mathematics of operations research, 2019-05, Vol.44 (2), p.565-600 [Periódico revisado por pares]

Linthicum: INFORMS

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6
Data-driven robust optimization
Data-driven robust optimization
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Data-driven robust optimization

Bertsimas, Dimitris ; Gupta, Vishal ; Kallus, Nathan

Mathematical programming, 2018-02, Vol.167 (2), p.235-292 [Periódico revisado por pares]

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7
Linear convergence of first order methods for non-strongly convex optimization
Linear convergence of first order methods for non-strongly convex optimization
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Linear convergence of first order methods for non-strongly convex optimization

Necoara, I. ; Nesterov, Yu ; Glineur, F.

Mathematical programming, 2019-05, Vol.175 (1-2), p.69-107 [Periódico revisado por pares]

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8
Distributed stochastic gradient tracking methods
Distributed stochastic gradient tracking methods
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Distributed stochastic gradient tracking methods

Pu, Shi ; Nedić, Angelia

Mathematical programming, 2021-05, Vol.187 (1-2), p.409-457 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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9
First-order methods almost always avoid strict saddle points
First-order methods almost always avoid strict saddle points
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First-order methods almost always avoid strict saddle points

Lee, Jason D. ; Panageas, Ioannis ; Piliouras, Georgios ; Simchowitz, Max ; Jordan, Michael I. ; Recht, Benjamin

Mathematical programming, 2019-07, Vol.176 (1-2), p.311-337 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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10
On distributionally robust chance constrained programs with Wasserstein distance
On distributionally robust chance constrained programs with Wasserstein distance
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On distributionally robust chance constrained programs with Wasserstein distance

Xie, Weijun

Mathematical programming, 2021-03, Vol.186 (1-2), p.115-155 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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