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Refinado por: Nome da Publicação: Journal Of Optimization Theory And Applications remover
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1
Distributed Stochastic Subgradient Projection Algorithms for Convex Optimization
Distributed Stochastic Subgradient Projection Algorithms for Convex Optimization
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Distributed Stochastic Subgradient Projection Algorithms for Convex Optimization

Sundhar Ram, S. ; Nedić, A. ; Veeravalli, V. V.

Journal of optimization theory and applications, 2010-12, Vol.147 (3), p.516-545 [Periódico revisado por pares]

Boston: Springer US

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2
Subgradient Methods for Saddle-Point Problems
Subgradient Methods for Saddle-Point Problems
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Subgradient Methods for Saddle-Point Problems

NEDIE, A ; OZDAGLAR, A

Journal of optimization theory and applications, 2009-07, Vol.142 (1), p.205-228 [Periódico revisado por pares]

New York, NY: Springer

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3
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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4
Averaged Mappings and the Gradient-Projection Algorithm
Averaged Mappings and the Gradient-Projection Algorithm
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Averaged Mappings and the Gradient-Projection Algorithm

Xu, Hong-Kun

Journal of optimization theory and applications, 2011-08, Vol.150 (2), p.360-378 [Periódico revisado por pares]

Boston: Springer US

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5
Sample Average Approximation Method for Chance Constrained Programming: Theory and Applications
Sample Average Approximation Method for Chance Constrained Programming: Theory and Applications
Material Type:
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Sample Average Approximation Method for Chance Constrained Programming: Theory and Applications

Pagnoncelli, B. K. ; Ahmed, S. ; Shapiro, A.

Journal of optimization theory and applications, 2009-08, Vol.142 (2), p.399-416 [Periódico revisado por pares]

Boston: Springer US

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6
Weak and strong convergence theorems for a nonexpansive mapping and an equilibrium problem
Weak and strong convergence theorems for a nonexpansive mapping and an equilibrium problem
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Weak and strong convergence theorems for a nonexpansive mapping and an equilibrium problem

TADA, A ; TAKAHASHI, W

Journal of optimization theory and applications, 2007-06, Vol.133 (3), p.359-370 [Periódico revisado por pares]

New York, NY: Springer

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7
On distributionally robust chance-constrained linear programs
On distributionally robust chance-constrained linear programs
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

On distributionally robust chance-constrained linear programs

CALAFIORE, G. C ; EL GHAOUI, L

Journal of optimization theory and applications, 2006-07, Vol.130 (1), p.1-22 [Periódico revisado por pares]

New York, NY: Springer

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8
New Order Relations in Set Optimization
New Order Relations in Set Optimization
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New Order Relations in Set Optimization

Jahn, Johannes ; Ha, Truong Xuan Duc

Journal of optimization theory and applications, 2011-02, Vol.148 (2), p.209-236 [Periódico revisado por pares]

Boston: Springer US

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9
Optimal scaling of a gradient method for distributed resource allocation
Optimal scaling of a gradient method for distributed resource allocation
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Optimal scaling of a gradient method for distributed resource allocation

XIAO, L ; BOYD, S

Journal of optimization theory and applications, 2006-06, Vol.129 (3), p.469-488 [Periódico revisado por pares]

New York, NY: Springer

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10
Weak convergence theorem by an extragradient method for nonexpansive mappings and monotone mappings
Weak convergence theorem by an extragradient method for nonexpansive mappings and monotone mappings
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Weak convergence theorem by an extragradient method for nonexpansive mappings and monotone mappings

NADEZHKINA, N ; TAKAHASHI, W

Journal of optimization theory and applications, 2006, Vol.128 (1), p.191-201 [Periódico revisado por pares]

New York, NY: Springer

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