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

Berlin/Heidelberg: Springer-Verlag

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2
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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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
Efficient global optimization algorithm assisted by multiple surrogate techniques
Efficient global optimization algorithm assisted by multiple surrogate techniques
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Efficient global optimization algorithm assisted by multiple surrogate techniques

Viana, Felipe A. C. ; Haftka, Raphael T. ; Watson, Layne T.

Journal of global optimization, 2013-06, Vol.56 (2), p.669-689 [Periódico revisado por pares]

Boston: Springer US

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5
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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A Sampling-and-Discarding Approach to Chance-Constrained Optimization: Feasibility and Optimality
A Sampling-and-Discarding Approach to Chance-Constrained Optimization: Feasibility and Optimality
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A Sampling-and-Discarding Approach to Chance-Constrained Optimization: Feasibility and Optimality

Campi, M. C. ; Garatti, S.

Journal of optimization theory and applications, 2011-02, Vol.148 (2), p.257-280 [Periódico revisado por pares]

Boston: Springer US

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A trust region algorithm with a worst-case iteration complexity of O(ϵ-3/2) for nonconvex optimization
A trust region algorithm with a worst-case iteration complexity of O(ϵ-3/2) for nonconvex optimization
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A trust region algorithm with a worst-case iteration complexity of O(ϵ-3/2) for nonconvex optimization

Curtis, Frank E. ; Robinson, Daniel P. ; Samadi, Mohammadreza

Mathematical programming, 2017-03, Vol.162 (1-2), p.1-32 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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9
Robust sample average approximation
Robust sample average approximation
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Robust sample average approximation

Bertsimas, Dimitris ; Gupta, Vishal ; Kallus, Nathan

Mathematical programming, 2018-09, Vol.171 (1-2), p.217-282 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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10
Stochastic compositional gradient descent: algorithms for minimizing compositions of expected-value functions
Stochastic compositional gradient descent: algorithms for minimizing compositions of expected-value functions
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Stochastic compositional gradient descent: algorithms for minimizing compositions of expected-value functions

Wang, Mengdi ; Fang, Ethan X. ; Liu, Han

Mathematical programming, 2017, Vol.161 (1-2), p.419-449 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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