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Gradient methods for minimizing composite functions
Gradient methods for minimizing composite functions
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Gradient methods for minimizing composite functions

Nesterov, Yu

Mathematical programming, 2013-08, Vol.140 (1), p.125-161 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer-Verlag

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2
Convergence of descent methods for semi-algebraic and tame problems: proximal algorithms, forward–backward splitting, and regularized Gauss–Seidel methods
Convergence of descent methods for semi-algebraic and tame problems: proximal algorithms, forward–backward splitting, and regularized Gauss–Seidel methods
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Convergence of descent methods for semi-algebraic and tame problems: proximal algorithms, forward–backward splitting, and regularized Gauss–Seidel methods

Attouch, Hedy ; Bolte, Jérôme ; Svaiter, Benar Fux

Mathematical programming, 2013-02, Vol.137 (1-2), p.91-129 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer-Verlag

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3
Parallel coordinate descent methods for big data optimization
Parallel coordinate descent methods for big data optimization
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Parallel coordinate descent methods for big data optimization

Richtarik, Peter ; TakaAe, Martin

Mathematical programming, 2016-03, Vol.156 (1-2), p.433-484 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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4
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]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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Multi objective optimization of computationally expensive multi-modal functions with RBF surrogates and multi-rule selection
Multi objective optimization of computationally expensive multi-modal functions with RBF surrogates and multi-rule selection
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Multi objective optimization of computationally expensive multi-modal functions with RBF surrogates and multi-rule selection

Akhtar, Taimoor ; Shoemaker, Christine A.

Journal of global optimization, 2016-01, Vol.64 (1), p.17-32 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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6
Gbest-guided artificial bee colony algorithm for numerical function optimization
Gbest-guided artificial bee colony algorithm for numerical function optimization
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Gbest-guided artificial bee colony algorithm for numerical function optimization

Zhu, Guopu ; Kwong, Sam

Applied mathematics and computation, 2010-12, Vol.217 (7), p.3166-3173 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier Inc

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7
Weakly-convex-concave min-max optimization: provable algorithms and applications in machine learning
Weakly-convex-concave min-max optimization: provable algorithms and applications in machine learning
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Weakly-convex-concave min-max optimization: provable algorithms and applications in machine learning

Rafique, Hassan ; Liu, Mingrui ; Lin, Qihang ; Yang, Tianbao

Optimization methods & software, 2022-05, Vol.37 (3), p.1087-1121 [Periódico revisado por pares]

Abingdon: Taylor & Francis

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8
Improving the Flexibility and Robustness of Model-based Derivative-free Optimization Solvers
Improving the Flexibility and Robustness of Model-based Derivative-free Optimization Solvers
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Improving the Flexibility and Robustness of Model-based Derivative-free Optimization Solvers

Cartis, Coralia ; Fiala, Jan ; Marteau, Benjamin ; Roberts, Lindon

ACM transactions on mathematical software, 2019-08, Vol.45 (3), p.1-41, Article 32 [Periódico revisado por pares]

New York, NY, USA: ACM

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9
Theory and Applications of Robust Optimization
Theory and Applications of Robust Optimization
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Theory and Applications of Robust Optimization

Bertsimas, Dimitris ; Brown, David B. ; Caramanis, Constantine

SIAM review, 2011-01, Vol.53 (3), p.464-501 [Periódico revisado por pares]

Philadelphia, PA: Society for Industrial and Applied Mathematics

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10
Parallel Metaheuristics: A New Class of Algorithms
Parallel Metaheuristics: A New Class of Algorithms
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Parallel Metaheuristics: A New Class of Algorithms

Alba, Enrique

Newark: Wiley-Interscience 2005

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