Seminar09sp

Семинар «Методы стохастической оптимизации в информатике», весна 2009, 4 курс
(четверг, 9.30-11.05 ПУНК ауд. 2516)
Цели и задачи: в продолжении вводного курса лекций изучить алгоритмы стохастической оптимизации с доказательствами их свойств и выполнить 10 практических заданий

№№ Дата, Место Название Отв. Докл. Литература Практ.задание
1 12.02 9.30 2516 Введение Граничин -
2 19.02 9.30 2516 Оценивание параметров линейной регрессии Вахитов Петров [1]c.97-104, 142-155 -
3 26.02, 9.30 2516 Экспериментальные результаты Краснощеков Елизаров Е. [1]c.133-136, 191-193, [4] test1
4 05.03 Идентификация динамического объекта Власов Ираклии Мирабишв. [1]c.105-119 test2
5 12.03 Адаптивная l_1 оптимизация Павленко Минин И. [1]c.194-211 test3
6 19.03 Фильтрация в линейном случае Гуревич [1]c.120-132, 137-142 test4
7 26.03 Ранд. Алгоритмы с 1-м и 2-мя измерениями Шалымов [1]c. 156-167, 179-184 test5
8 02.04 Опт.скорость сходимости Екатерина Антал [1]c. 168-174, 184-187 test6
9 09.04 Модификации алгоритмов СА Морозков Михаил [1] c. 67-74 test7
10 16.04 Равновесие по Стакелбергу-Нэшу Косырева О. [6] test8
11 23.04 Q-обучение, reinforcement learning Халидов В. [2], [8] с. 125-131 test9
12 30.04 Антенные фазированные решетки Теплых Д. [2] test10
13 07.05 Метод Отжига Павленко Степанов Е. [3], [7] -
14 14.05 Генетические алгоритмы [3] -
15 21.05 Заключение Граничин -
16 28.05 Зачет Граничин Список группы

Литература:
1. Граничин О.Н., Поляк Б.Т. «Рандомизированные алгоритмы оптимизации и оценивания при почти произвольных помехах»
2. Кушнер Дж, Ин Г. «Stochastic Approximation and Recursive Algorithms and Aplications»
3. Спал Д. «Стохастическая оптимизация»
4. Федин Д. – сб.3
5. Волкович Я. – сб.1, Краснощеков В. -– сб. 2
6.Позняк А. – доклад на конференции в ИПУ в 2005 году
7. Лопатин – сб.1
8. Borkar “Stochastic Approximation”

Unless otherwise stated, the content of this page is licensed under Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 License