Optimisation continue : GERAD

Groupe d’études et de recherche en analyse des décisions

Méthodes d'optimisation pour les problèmes dont les dérivées premières sont continues et utilisables à un coût raisonnable.

juil. 2018

Continuous variable neighborhood search (C-VNS) for solving systems of nonlinear equations

Jun Pei, Zorica Drazic, Milan Drazic et Nenad Mladenović

G-2018-52

juin 2018

LNLQ: an iterative method for least-norm problems with an error minimization property

Ron Estrin, Dominique Orban et Michael A. Saunders

G-2018-40

juin 2018

Selection of variables in parallel space decomposition for the mesh adaptive

Stéphane Alarie, Nadir Amaioua, Charles Audet, Sébastien Le Digabel et Louis-Alexandre Leclaire

G-2018-38

mars 2018

The mesh adaptive direct search algorithm for granular and discrete variables

Charles Audet, Sébastien Le Digabel et Christophe Tribes

G-2018-16

fév. 2018

A regularized interior-point method for constrained linear least squares

Mohsen Dehghani, Andrew Lambe et Dominique Orban

G-2018-07

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juil. 2018

A regularized factorization-free method for equality-constrained optimization

Sylvain Arreckx et Dominique Orban

SIAM Journal on Optimization, 28(2), 1613–1639, 2018 référence BibTeX

déc. 2016

Efficient distributed online prediction and stochastic optimization with approximate distributed averaging

Konstantinos I. Tsianos et Michael Rabbat

IEEE Transactions on Signal and Information Processing over Networks, 2(4), 489–506, 2016 référence BibTeX

fév. 2016

Use of a biobjective direct search algorithm in the process design of material science applications

Aïmen E. Gheribi, Jean-Philippe Harvey, Ève Bélisle, Christian Robelin, Patrice Chartrand, Arthur D. Pelton, C.W. Bale et Sébastien Le Digabel

Optimization and Engineering, 17(1), 27–45, 2016 référence BibTeX

fév. 2016

Algorithmic construction of the subdifferential from directional derivatives

Charles Audet et Warren Hare

Set-Valued and Variational Analysis, 1–17, 2016 référence BibTeX

avr. 2015

CUTEst: A constrained and unconstrained testing environment with safe threads for mathematical optimization

Nick Gould, Dominique Orban et Philippe Toint

Computational Optimization and Applications, 60(3), 545–557, 2015 référence BibTeX

10h45–12h0023 nov. 2016 10h45

Stochastic data envelopment analysis

séminaire du GERAD
Mostafa Davtalab-Olyaie – University of Kashan, Iran

Chaire d’excellence en recherche du Canada sur la science des données pour la prise de décision en temps réel

Salle 4488, Pavillon André-Aisenstadt, Campus de l'Université de Montréal

15h00–16h0017 fév. 2017 15h00

A two-phase gradient algorithm for quadratic programming problems with a single linear constraint and bounds on the variables

séminaire du GERAD
Daniela di Serafino – University of Campania "Luigi Vanvitelli", Italie

Salle 4488, Pavillon André-Aisenstadt, Campus de l'Université de Montréal

10h45–12h0023 mars 2017 10h45

A decomposition method for convex optimization problems, the Bienstock-Zuckerberg (BZ) algorithm revisited

séminaire du GERAD
Renaud Chicoisne – University of Colorado Denver, États-Unis

Salle 4488, Pavillon André-Aisenstadt, Campus de l'Université de Montréal

10h30–11h3029 mai 2017 10h30

A distributed Jacobi algorithm for large-scale constrained convex optimization

séminaire du GERAD
Dang Doan – University of Freiburg, Allemagne

Salle 4488, Pavillon André-Aisenstadt, Campus de l'Université de Montréal

10h45–12h00 6 juil. 2017 10h45

An \(l_1\)-augmented Lagrangian algorithm and why, at least sometimes, it is a very good idea

séminaire du GERAD
Andrew R. Conn – IBM TJ Watson Research Center, États-Unis

Salle 4488, Pavillon André-Aisenstadt, Campus de l'Université de Montréal

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