Гасников Александр Владимирович

Доктор физико-математических наук, профессор

Заведующий лабораторией математических методов оптимизации, заведующий кафедрой математических основ управления

Ссылка на страницу Google Scholar

Статистика цитирования: 6602, начиная с 2019 г. — 4888
h-индекс: 38, начиная с 2019 г. — 35
i10-индекс: 168, начиная с 2019 г. — 130
Родился 02 сентября 1983 г.

Образование

2006г. — окончил факультет управления и прикладной математики МФТИ.

2007г. — кандидат физико-математических наук, окончил аспирантуру МФТИ, тема диссертации: «Асимптотическое по времени поведение решения начальной задачи Коши для закона сохранения с нелинейной дивергентной вязкостью» (научный руководитель А.А. Шананин).

2016г. — доктор физико-математических наук, тема докторской диссертации: «Эффективные численные методы поиска равновесий в больших транспортных сетях» (научные консультанты A.А. Шананин и Ю.Е. Нестеров).

Профессиональный опыт

с февраля 2024 г. — член научного совета альянса в сфере искусственного интеллекта (ИИ)

с ноября 2023 г. — ректор Университета "Иннополис"

с августа 2023 г. — заведующий лабораторией Многомасштабной нейродинамики для интеллектуальных систем Сколтеха

с 2023 г. — главный научный сотрудник Сколтеха

с 2023 г. — заведующий лабораторией № 10 ИППИ РАН Математических основ машинного обучения

с 2023 г. — член редколлегии Сибирского журнала индустриальной математики

с 2023 г. — член редколлегии Журнала вычислительной математики и математической физики

с 2022 г. — член редколлегии Journal of Optimization Theory and Applications - Q1 (один из ведущих мировых журналов по численным методам оптимизации)

с 2022 г. — академический руководитель направления ПМФ в школе ФПМИ

с 2022 г. — заведующий лабораторией математических методов оптимизации, Московский физико-технический институт (государственный университет)

с 2022 г. — заведующий кафедрой математических основ управления, Московский физико-технический институт (государственный университет)

с 2021 г. — руководитель группы в ИИ Центре Института системного программирования РАН

с 2020 г. — профессор, Московский физико-технический институт (государственный университет)

с 2020 г. — профессор, факультет компьютерных наук, Высшая школа экономики

с 2019 г. — руководитель научной группы Huawei в Московском физико-техническом институте (государственном университете)

с 2016 г. — член редколлегии Сибирского журнала вычислительной математики

с 2015 г. — ведущий научный сотрудник, сектор №7, Институт проблем передачи информации

2015–2020 гг. — доцент, факультет компьютерных наук, Высшая школа экономики

2011–2020 гг. — доцент, факультет управления и прикладной математики, Московский физико-технический институт (государственный университет)

Профессиональные интересы

Математическое моделирование транспортных потоков

Оптимизация (большой размерности, распределенная и параллельная, стохастическая, онлайн)

Машинное обучение с точки зрения оптимизации

Исследовательские проекты и гранты

РФФИ 18-29-03071 мк «Решения Big Data для моделирования, анализа и оптимизации транспортных процессов» (2018-2021) — исполнитель

РФФИ 18-31-20005 мол_а_вед «Разработка общих принципов построения и анализа скорости сходимости численных методов оптимизации на основе концепции модели целевой функции» (2018-2020) — руководитель

РФФИ 19-31-51001 Научное наставничество «Распределенные и параллельные алгоритмы решения задач анализа данных» (2019-2021) — руководитель

РФФИ 19-31-90062 Аспиранты «Единый взгляд на рандомизированные численные методы решения задач выпуклой оптимизации» (2019-2021) — руководитель

РФФИ 19-31-90170 Аспиранты «Поиск равновесий в транспортных сетях с помощью прямо-двойственных ускоренных методов с вспомогательной одномерной оптимизацией» (2019-2021) — руководитель

РНФ 17-11-01027 Алгоритмическая оптимизация для задач с большим числом переменных (2017-2019) — участник

РНФ 18-71-10108 Оптимальный транспорт: численные методы и приложения к анализу данных (2018-2021) — участник

Государственное задание №075-00337-20-03 «Разработка эффективных алгоритмов решения задач оптимизации больших размеров» (2020-2023) — исполнитель

РФФИ № 19-31-51001 Научное наставничество «Распределенные и параллельные алгоритмы решения задач анализа данных» (2020-2021) — руководитель

РНФ 21-71-30005 Разработка численных методов оптимизации в приложениях к задачам управления, обратным задачам и обучению (2021-2024) — основной исполнитель

РНФ 23-11-00229 Разработка эффективных распределенных алгоритмов решения оптимизационных задач (2023-2025)— руководитель

Защищенные диссертации

Алкуса Мохаммад, «Численные методы решения негладких задач выпуклой оптимизации с функциональными ограничениями / Numerical Methods for Non-Smooth Convex Optimization Problems with Functional Constraints» (11.06.2020). Кандидат физико-математических наук.

Тюрин Александр Игоревич, «Разработка метода решения задач структурной оптимизации / Development of a method for solving structural optimization problems» (19.11.2020). Кандидат компьютерных наук. 

Двуреченский Павел Евгеньевич, «Численные методы оптимизации для задач большой размерности: неточный оракул и прямо-двойственный анализ / Numerical methods in large-scale optimization: inexact oracle and primal-dual analysis» (28.12.2020). Доктор компьютерных наук.

Камзолов Дмитрий Игоревич, «Ускорение тензорных методов и их оптимальная комбинация / Acceleration of Tensor Methods and Their Optimal Combination» (29.12.2020). Кандидат физико-математических наук.

Горбунов Эдуард Александрович, «Стохастические и распределённые методы с компрессией градиентов и локальными шагами / Distributed and Stochastic Optimization Methods with Gradient Compression and Local Steps» (23.12.2021). Кандидат физико-математических наук.

Омельченко Сергей Сергеевич, «Численные методы решения задач выпуклой оптимизации больших размеров, имеющих специальную структуру» (23.12.2021). Кандидат физико-математических наук.

Котлярова Екатерина Владимировна, «Поиск равновесия в многостадийных транспортных моделях» (15.12.2022). Кандидат физико-математических наук.

Матюхин Владислав Вячеславович, «Ускоренный метаалгоритм и его приложения» (22.12.2022). Кандидат физико-математических наук.

Дорн Юрий Владимирович, «Модель Нестерова-де Пальмы и ее применение в задачах макроскопического моделирования транспортных потоков» (22.12.2022). Кандидат технических наук

Макаренко Дмитрий Владимирович, «Разработка численных методов решения задач оптимизации при ослабленных условиях гладкости» (22.12.2022). Кандидат физико-математических наук

Титов Александр Александрович, «Методы оптимизации для негладких задач в пространствах больших размерностей» (27.06.2023). Кандидат компьютерных наук

Безносиков Александр Николаевич, «Безградиентные методы решения седловых задач и не только / Gradient-Free Methods for Saddle-Point Problems and Beyond» (30.08.2023). Кандидат физико-математических наук

Рогозин Александр Викторович, «Децентрализованная оптимизация на меняющихся со временем сетях / Decentralized optimization over time-varying networks» (30.08.2023). Кандидат физико-математических наук

Остроухов Петр Алексеевич, «Применение методов высокого порядка к задачам оптимизации со структурными особенностями / High-order methods for optimization problems with specific structure» (28.12.2023). Кандидат физико-математических наук

Публикации

2024

Metelev, D., Rogozin, A., Gasnikov, A., Kovalev, D. Decentralized saddle-point problems with different constants of strong convexity and strong concavity (2024) Computational Management Science, 21 (1), статья № 5. Scopus DOI Q2

2023

Vasin, A., Gasnikov, A., Dvurechensky, P., Spokoiny, V. Accelerated gradient methods with absolute and relative noise in the gradient (2023) Optimization Methods and Software. Scopus DOI Q1

Beznosikov, A.N., Gasnikov, A.V., Zainullina, K.E., Maslovskii, A.Y., Pasechnyuk, D.A. A Unified Analysis of Variational Inequality Methods: Variance Reduction, Sampling, Quantization, and Coordinate Descent (2023) Computational Mathematics and Mathematical Physics, 63 (2), pp. 147-174. Scopus DOI Q2

Gasnikova, E., Gasnikov, A., Kholodov, Y., Zukhba, A. An Evolutionary View on Equilibrium Models of Transport Flows (2023) Mathematics, 11 (4), статья № 858. Scopus DOI Q2

Turdakov, D.Y., Avetisyan, A.I., Arkhipenko, K.V., Antsiferova, A.V., Vatolin, D.S., Volkov, S.S., Gasnikov, A.V., Devyatkin, D.A., Drobyshevsky, M.D., Kovalenko, A.P., Krivonosov, M.I., Lukashevich, N.V., Malykh, V.A., Nikolenko, S.I., Oseledets, I.V., Perminov, A.I., Sochenkov, I.V., Tikhomirov, M.M., Fedotov, A.N., Khachay, M.Y. Trusted Artificial Intelligence: Challenges and Promising Solutions (2022) Doklady Mathematics, 106, pp. S9-S13. Scopus DOI Q2

Guminov, S., Gasnikov, A., Kuruzov, I. Accelerated methods for weakly-quasi-convex optimization problems (2023) Computational Management Science, 20 (1), статья № 36, . Scopus DOI Q2

Kornilov, N., Gasnikov, A., Dvurechensky, P., Dvinskikh, D. Gradient-free methods for non-smooth convex stochastic optimization with heavy-tailed noise on convex compact (2023) Computational Management Science, 20 (1), статья № 37, . Scopus DOI Q2

Lobanov, A., Veprikov, A., Konin, G., Beznosikov, A., Gasnikov, A., Kovalev, D. Non-smooth setting of stochastic decentralized convex optimization problem over time-varying Graphs (2023) Computational Management Science, 20 (1), статья № 48. Scopus DOI Q2

Alashqar, B.A., Gasnikov, A.V., Dvinskikh, D.M., Lobanov, A.V. Gradient-free Federated Learning Methods with l 1 and l 2-randomization for Non-smooth Convex Stochastic Optimization Problems (2023) Computational Mathematics and Mathematical Physics, 63 (9), pp. 1600-1653. Scopus DOI  Q2

Alkousa, M.S., Gasnikov, A.V., Gladin, E.L., Kuruzov, I.A., Pasechnyuk, D.A., Stonyakin, F.S. Solving strongly convex-concave composite saddle-point problems with low dimension of one group of variables (2023) Sbornik Mathematics, 214 (3), pp. 285-333. Scopus DOI Q2

Chezhegov, S., Rogozin, A., Gasnikov, A. On Decentralized Nonsmooth Optimization (2023) Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 13930 LNCS, pp. 25-38. Scopus DOI Q3

Beznosikov, A., Gasnikov, A. SARAH-Based Variance-Reduced Algorithm for Stochastic Finite-Sum Cocoercive Variational Inequalities (2023) Springer Optimization and Its Applications, 202, pp. 47-57. Scopus DOI Q3

Tominin, Y.D., Tominin, V.D., Borodich, E.D., Kovalev, D.A., Dvurechensky, P.E., Gasnikov, A.V., Chukanov, S.V. On Accelerated Methods for Saddle-Point Problems with Composite Structure [Об ускоренных методах для седловых задач с композитной структурой] (2023) Computer Research and Modeling, 15 (2), pp. 433-467. Scopus DOI Q4

Lobanov, A., Anikin, A., Gasnikov, A., Gornov, A., Chukanov, S. Zero-Order Stochastic Conditional Gradient Sliding Method for Non-smooth Convex Optimization (2023) Communications in Computer and Information Science, 1881 CCIS, pp. 92-106. Scopus DOI Q4

Savchuk, O., Stonyakin, F., Alkousa, M., Zabirova, R., Titov, A., Gasnikov, A. Online Optimization Problems with Functional Constraints Under Relative Lipschitz Continuity and Relative Strong Convexity Conditions (2023) Communications in Computer and Information Science, 1881 CCIS, pp. 29-43. Scopus DOI  Q4

Dvurechensky, P., Gasnikov, A., Tyurin, A., Zholobov, V. Unifying Framework for Accelerated Randomized Methods in Convex Optimization (2023) Springer Proceedings in Mathematics and Statistics, 425, pp. 511-561. Scopus DOI

Gladin, E., Lavrik-Karmazin, M., Zainullina, K., Rudenko, V., Gasnikov, A., Takáč, M. Algorithm for Constrained Markov Decision Process with Linear Convergence (2023) Proceedings of Machine Learning Research, 206, pp. 11506-11533. Scopus DOI

Sadiev, A., Danilova, M., Gorbunov, E., Horváth, S., Gidel, G., Dvurechensky, P., Gasnikov, A., Richtárik, P. High-Probability Bounds for Stochastic Optimization and Variational Inequalities: the Case of Unbounded Variance (2023) Proceedings of Machine Learning Research, 202, pp. 29563-29648. Scopus DOI 

Metelev, D., Rogozin, A., Kovalev, D., Gasnikov, A. Is Consensus Acceleration Possible in Decentralized Optimization over Slowly Time-Varying Networks? (2023) Proceedings of Machine Learning Research, 202, pp. 24532-24554. Scopus DOI

2022

Stonyakin F. , Gasnikov A. , Dvurechensky P. , Titov A. , Alkousa M. Generalized Mirror Prox Algorithm for Monotone Variational Inequalities: Universality and Inexact Oracle // Journal of Optimization Theory and Applications, Vol. 194, No. 3, P. 988 - 1013 Scopus WOS DOI Q1

Gorbunov E., Dvurechensky P., Gasnikov A. An accelerated method for derivative-free smooth stochastic convex optimization // SIAM Journal on Optimization, Vol. 32, No. 2, P. 1210 - 1238 Scopus WOS DOI Q1

Ivanova A., Dvurechensky P., Vorontsova E., Pasechnyuk D., Gasnikov A., Dvinskikh D., Tyurin A. Oracle Complexity Separation in Convex Optimization // Journal of Optimization Theory and Applications, Vol. 193, No. 1, P. 462 - 490 Scopus WOS DOI Q1

Anikin A., Gasnikov A., Gornov A., Kamzolov D., Maximov Y., Nesterov Y. Efficient numerical methods to solve sparse linear equations with application to PageRank // Optimization Methods and Software, Vol. 37, No. 3, P. 907 - 935 Scopus WOS DOI Q1

Gorbunov, E., Dvurechensky, P., Gasnikov, A. AN ACCELERATED METHOD FOR DERIVATIVE-FREE SMOOTH STOCHASTIC CONVEX OPTIMIZATION (2022) SIAM Journal on Optimization, 32 (2), pp. 1210-1238. Scopus WOS DOI Q1

Shibaev I., Dvurechensky P., Gasnikov A. Zeroth-order methods for noisy Hölder-gradient functions // Optimization Letters, Vol. 16, No. 7, P. 2123 - 2143 Scopus WOS DOI Q2

Tiapkin D., Gasnikov A., Dvurechensky P. Stochastic saddle-point optimization for the Wasserstein barycenter problem // Optimization Letters, Vol. 16, No. 7, P. 2145 - 2175 Scopus WOS DOI Q2

Sadiev A., Borodich E., Beznosikov A., Dvinskikh D., Chezhegov S., Tappenden R., Takáč M., Gasnikov A. Decentralized personalized federated learning: Lower bounds and optimal algorithm for all personalization modes // EURO Journal on Computational Optimization, Vol. 10, P. 100041 Scopus WOS DOI Q2

Borodich E., Tominin V., Tominin Y., Kovalev D., Gasnikov A., Dvurechensky P. Accelerated variance-reduced methods for saddle-point problems // EURO Journal on Computational Optimization, Vol. 10, P. 100048 Scopus WOS DOI Q2

Gladin, E.L., Gasnikov, A.V., Ermakova, E.S. Vaidya’s Method for Convex Stochastic Optimization Problems in Small Dimension (2022) Mathematical Notes, 112 (1-2), pp. 183-190. Scopus WOS DOI Q2

Ablaev, S.S., Titov, A.A., Stonyakin, F.S., Alkousa, M.S., Gasnikov, A. Some Adaptive First-Order Methods for Variational Inequalities with Relatively Strongly Monotone Operators and Generalized Smoothness (2022) Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 13781 LNCS, pp. 135-150. Scopus WOS DOI Q2

Beznosikov, A., Gasnikov, A. Compression and Data Similarity: Combination of Two Techniques for Communication-Efficient Solving of Distributed Variational Inequalities (2022) Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 13781 LNCS, pp. 151-162. Scopus WOS DOI Q2

Yarmoshik D., Rogozin A., Khamisov O.O., Dvurechensky P., Gasnikov A. Decentralized Convex Optimization Under Affine Constraints for Power Systems Control // Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), Vol. 13367, P. 62 - 75 Scopus WOS DOI Q3

Dvinskikh D., Tominin V., Tominin I., Gasnikov A. Noisy Zeroth-Order Optimization for Non-smooth Saddle Point Problems // Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), Vol. 13367, P. 18 - 33 Scopus WOS DOI Q3

Danilova M., Dvurechensky P., Gasnikov A., Gorbunov E., Guminov S., Kamzolov D., Shibaev I. Recent Theoretical Advances in Non-Convex Optimization // Springer Optimization and Its Applications, Vol. 191, P. 79 - 163 Scopus WOS DOI Q3

Chezhegov S., Novitskii A., Rogozin A., Parsegov S., Dvurechensky P., Gasnikov A. A General Framework for Distributed Partitioned Optimization // IFAC-PapersOnLine, Vol. 55, No. 13, P. 139 - 144 Scopus WOS DOI Q3

Dvinskikh D.M., Pirau V.V., Gasnikov A.V. On the relations of stochastic convex optimization problems with empirical risk minimization problems on p-norm balls // Computer Research and Modeling, Vol. 14, No. 2, P. 309 - 319 Scopus WOS DOI Q4

Alkousa M.S., Gasnikov A.V., Dvurechensky P.E., Sadiev A.A., Razouk L.Ya. An approach for the nonconvex uniformly concave structured saddle point problem // Computer Research and Modeling, Vol. 14, No. 2, P. 225 - 237 Scopus WOS DOI Q4

Pletnev N.V., Dvurechensky P.E., Gasnikov A.V. Application of gradient optimization methods to solve the Cauchy problem for the Helmholtz equation // Computer Research and Modeling, Vol. 14, No. 2, P. 417 - 444 Scopus WOS DOI Q4

Rogozin, A., Yarmoshik, D., Kopylova, K., Gasnikov, A. Decentralized Strongly-Convex Optimization with Affine Constraints: Primal and Dual Approaches (2022) Communications in Computer and Information Science, 1739 CCIS, pp. 93-105. Scopus WOS DOI Q4

Maslovskiy, A., Kunitsyn, A., Gasnikov, A. Application of Attention Technique for Digital Pre-distortion (2022) Communications in Computer and Information Science, 1739 CCIS, pp. 168-182. Scopus WOS DOI Q4

Pletnev, N.V., Dvurechensky, P.E., Gasnikov, A.V. Application of gradient optimization methods to solve the Cauchy problem for the Helmholtz equation [Применение градиентных методов оптимизации для решения задачи Коши для уравнения Гельмгольца] (2022) Computer Research and Modeling, 14 (2), pp. 417-444. Scopus WOS DOI Q4

Kovalev, D., Beznosikov, A., Borodich, E., Gasnikov, A., Scutari, G. Optimal Gradient Sliding and its Application to Distributed Optimization Under Similarity (2022) Advances in Neural Information Processing Systems, 35. Scopus WOS DOI 

Kovalev, D., Gasnikov, A., Richtárik, P. Accelerated Primal-Dual Gradient Method for Smooth and Convex-Concave Saddle-Point Problems with Bilinear Coupling (2022) Advances in Neural Information Processing Systems, 35. Scopus WOS DOI

Tian, Y., Scutari, G., Cao, T., Gasnikov, A. Acceleration in Distributed Optimization under Similarity (2022) Proceedings of Machine Learning Research, 151, pp. 5721-5756. Scopus WOS DOI

Beznosikov, A., Richtárik, P., Diskin, M., Ryabinin, M., Gasnikov, A. Distributed Methods with Compressed Communication for Solving Variational Inequalities, with Theoretical Guarantees (2022) Advances in Neural Information Processing Systems, 35. Scopus WOS DOI

Beznosikov, A., Dvurechensky, P., Koloskova, A., Samokhin, V., Stich, S.U., Gasnikov, A. Decentralized Local Stochastic Extra-Gradient for Variational Inequalities (2022) Advances in Neural Information Processing Systems, 35. Scopus WOS DOI

Kovalev, D., Beznosikov, A., Sadiev, A., Persiianov, M., Richtárik, P., Gasnikov, A. Optimal Algorithms for Decentralized Stochastic Variational Inequalities (2022) Advances in Neural Information Processing Systems, 35. Scopus WOS DOI

Kovalev, D., Gasnikov, A. The First Optimal Algorithm for Smooth and Strongly-Convex-Strongly-Concave Minimax Optimization (2022) Advances in Neural Information Processing Systems, 35. Scopus WOS DOI

Gorbunov, E., Danilova, M., Dobre, D., Dvurechensky, P., Gasnikov, A., Gidel, G. Clipped Stochastic Methods for Variational Inequalities with Heavy-Tailed Noise (2022) Advances in Neural Information Processing Systems, 35. Scopus WOS DOI

Kovalev, D., Gasnikov, A. The First Optimal Acceleration of High-Order Methods in Smooth Convex Optimization (2022) Advances in Neural Information Processing Systems, 35. Scopus WOS DOI

Gasnikov, A., Novitskii, A., Novitskii, V., Abdukhakimov, F., Kamzolov, D., Beznosikov, A., Takáč, M., Dvurechensky, P., Gu, B. The Power of First-Order Smooth Optimization for Black-Box Non-Smooth Problems (2022) Proceedings of Machine Learning Research, 162, pp. 7241-7265. Scopus WOS DOI

Hanzely, S., Kamzolov, D., Pasechnyuk, D., Gasnikov, A., Richtárik, P., Takáč, M. A Damped Newton Method Achieves Global O(1/K2) and Local Quadratic Convergence Rate (2022) Advances in Neural Information Processing Systems, 35. Scopus WOS DOI

Tiapkin, D., Gasnikov, A. Primal-Dual Stochastic Mirror Descent for MDPs (2022) Proceedings of Machine Learning Research, 151, pp. 9723-9740. Scopus WOS DOI

2021

Dvurechensky, P., Gorbunov, E., Gasnikov, A. An accelerated directional derivative method for smooth stochastic convex optimization (2021) European Journal of Operational Research, 290 (2), pp. 601-621. Scopus DOI Q1

Stonyakin, F., Tyurin, A., Gasnikov, A., Dvurechensky, P., Agafonov, A., Dvinskikh, D., Alkousa, M., Pasechnyuk, D., Artamonov, S., Piskunova, V. Inexact model: a framework for optimization and variational inequalities (2021) Optimization Methods and Software, 36 (6), pp. 1155-1201. Scopus DOI Q1

Uribe, C.A., Lee, S., Gasnikov, A., Nedić, A. A dual approach for optimal algorithms in distributed optimization over networks (2021) Optimization Methods and Software, 36 (1), pp. 171-210. Scopus WOS DOI Q1

Nesterov, Y., Gasnikov, A., Guminov, S., Dvurechensky, P. Primal–dual accelerated gradient methods with small-dimensional relaxation oracle (2021) Optimization Methods and Software, 36 (4), pp. 773-810. Scopus WOS DOI Q1

Ivanova, A., Dvurechensky, P., Gasnikov, A., Kamzolov, D. Composite optimization for the resource allocation problem (2021) Optimization Methods and Software, 36 (4), pp. 720-754. Scopus DOI Q1

Kamzolov, D., Dvurechensky, P., Gasnikov, A.V. Universal intermediate gradient method for convex problems with inexact oracle (2021) Optimization Methods and Software, 36 (6), pp. 1289-1316. Scopus DOI Q1

Dvurechensky P., Kamzolov D., Lukashevich A., Lee S., Ordentlich E., Uribe C.A., Gasnikov A. Hyperfast second-order local solvers for efficient statistically preconditioned distributed optimization // EURO Journal on Computational Optimization, Vol. 10, P. 100045 Scopus WOS DOI Q2

Novitskii V., Gasnikov A. Improved exploitation of higher order smoothness in derivative-free optimization // Optimization Letters, Vol. 16, No. 7, P. 2059 - 2071 Scopus WOS DOI Q2

Kubentayeva, M., Gasnikov, A. Finding equilibria in the traffic assignment problem with primal-dual gradient methods for stable dynamics model and beckmann model (2021) Mathematics, 9 (11), статья № 1217. Scopus WOS DOI Q2

Vorontsova, E.A., Gasnikov, A.V., Dvurechensky, P.E., Ivanova, A.S., Pasechnyuk, D.A. Numerical Methods for the Resource Allocation Problem in a Computer Network (2021) Computational Mathematics and Mathematical Physics, 61 (2), pp. 297-328. Scopus DOI Q2

Gasnikov, A.V., Dvinskikh, D.M., Dvurechensky, P.E., Kamzolov, D.I., Matyukhin, V.V., Pasechnyuk, D.A., Tupitsa, N.K., Chernov, A.V. Accelerated Meta-Algorithm for Convex Optimization Problems (2021) Computational Mathematics and Mathematical Physics, 61 (1), pp. 17-28. Scopus DOI Q2

Gorbunov E., Rogozin A., Beznosikov A., Dvinskikh D., Gasnikov A. Recent Theoretical Advances in Decentralized Distributed Convex Optimization // Springer Optimization and Its Applications, Vol. 191, P. 253 - 325 Scopus WOS DOI Q3

Gladin, E., Alkousa, M., Gasnikov, A. Solving Convex Min-Min Problems with Smoothness and Strong Convexity in One Group of Variables and Low Dimension in the Other // Automation and Remote Control, 82 (10), pp. 1679-1691. Scopus DOI Q3

Tupitsa, N., Dvurechensky, P., Gasnikov, A., Guminov, S. Alternating minimization methods for strongly convex optimization (2021) Journal of Inverse and Ill-Posed Problems, 29 (5), pp. 721-739. Scopus WOS DOI Q3

Dvinskikh, D., Gasnikov, A. Decentralized and parallel primal and dual accelerated methods for stochastic convex programming problems (2021) Journal of Inverse and Ill-Posed Problems, 29 (3), pp. 385-405. Scopus WOS DOI Q3

Rogozin, A., Lukoshkin, V., Gasnikov, A., Kovalev, D., Shulgin, E. Towards Accelerated Rates for Distributed Optimization over Time-Varying Networks (2021) Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 13078 LNCS, pp. 258-272. Scopus WOS DOI Q3

Matyukhin, V., Kabanikhin, S., Shishlenin, M., Novikov, N., Vasin, A., Gasnikov, A. Convex Optimization with Inexact Gradients in Hilbert Space and Applications to Elliptic Inverse Problems (2021) Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 12755 LNCS, pp. 159-175. Scopus WOS DOI Q3

Safin, K., Dvurechensky, P., Gasnikov, A. Adaptive Gradient-Free Method for Stochastic Optimization (2021) Communications in Computer and Information Science, 1514 CCIS, pp. 95-108. Scopus DOI Q4

Pasechnyuk, D., Dvurechensky, P., Omelchenko, S., Gasnikov, A. Stochastic Optimization for Dynamic Pricing (2021) Communications in Computer and Information Science, 1514 CCIS, pp. 82-94. Scopus WOS DOI Q4

Ivanova, A., Pasechnyuk, D., Grishchenko, D., Shulgin, E., Gasnikov, A., Matyukhin, V. Adaptive Catalyst for Smooth Convex Optimization (2021) Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 13078 LNCS, pp. 20-37. Scopus DOI Q4

Beznosikov, A., Rogozin, A., Kovalev, D., Gasnikov, A. Near-Optimal Decentralized Algorithms for Saddle Point Problems over Time-Varying Networks (2021) Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 13078 LNCS, pp. 246-257. Scopus WOS DOI Q4

Sadiev, A., Beznosikov, A., Dvurechensky, P., Gasnikov, A. Zeroth-Order Algorithms for Smooth Saddle-Point Problems (2021) Communications in Computer and Information Science, 1476 CCIS, pp. 71-85. Scopus DOI Q4

Maslovskiy, A., Pasechnyuk, D., Gasnikov, A., Anikin, A., Rogozin, A., Gornov, A., Antonov, L., Vlasov, R., Nikolaeva, A., Begicheva, M. Non-convex Optimization in Digital Pre-distortion of the Signal (2021) Communications in Computer and Information Science, 1476 CCIS, pp. 54-70. Scopus WOS DOI Q4

Gladin, E., Sadiev, A., Gasnikov, A., Dvurechensky, P., Beznosikov, A., Alkousa, M. Solving Smooth Min-Min and Min-Max Problems by Mixed Oracle Algorithms (2021) Communications in Computer and Information Science, 1476 CCIS, pp. 19-40. Scopus DOI Q4

Titov, A.A., Stonyakin, F.S., Alkousa, M.S., Gasnikov, A.V. Algorithms for Solving Variational Inequalities and Saddle Point Problems with Some Generalizations of Lipschitz Property for Operators (2021) Communications in Computer and Information Science, 1476 CCIS, pp. 86-101. Scopus DOI Q4

Beznosikov, A., Novitskii, V., Gasnikov, A. One-Point Gradient-Free Methods for Smooth and Non-smooth Saddle-Point Problems (2021) Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 12755 LNCS, pp. 144-158. Scopus DOI Q4

Kotliarova, E.V., Gasnikov, A.V., Gasnikova, E.V., Yarmoshik, D.V. Finding equilibrium in two-stage traffic assignment model [Поиск равновесий в двухстадийных моделях распределения транспортных потоков по сети] (2021) Computer Research and Modeling, 13 (2), pp. 365-379. Scopus WOS DOI Q4

Kovalev, D., Gasanov, E., Gasnikov, A., Richtárik, P. Lower Bounds and Optimal Algorithms for Smooth and Strongly Convex Decentralized Optimization Over Time-Varying Networks (2021) Advances in Neural Information Processing Systems, 27, pp. 22325-22335. Scopus WOS DOI

Beznosikov, A., Rogozin, A., Scutari, G., Gasnikov, A. Distributed Saddle-Point Problems Under Similarity (2021) Advances in Neural Information Processing Systems, 10, pp. 8172-8184. Scopus WOS DOI

Kovalev, D., Shulgin, E., Richtárik, P., Rogozin, A., Gasnikov, A. ADOM: Accelerated Decentralized Optimization Method for Time-Varying Networks (2021) Proceedings of Machine Learning Research, 139, pp. 5784-5793. Scopus WOS DOI

Rogozin, A., Bochko, M., Dvurechensky, P., Gasnikov, A., Lukoshkin, V. An Accelerated Method for Decentralized Distributed Stochastic Optimization over Time-Varying Graphs (2021) Proceedings of the IEEE Conference on Decision and Control, 2021-December, pp. 3367-3373. Scopus WOS DOI

Agafonov, A., Dvurechensky, P., Scutari, G., Gasnikov, A., Kamzolov, D., Lukashevich, A., Daneshmand, A. An Accelerated Second-Order Method for Distributed Stochastic Optimization (2021) Proceedings of the IEEE Conference on Decision and Control, 2021-December, pp. 2407-2413. Scopus WOS DOI

Daneshmand, A., Scutari, G., Dvurechensky, P., Gasnikov, A. Newton Method over Networks is Fast up to the Statistical Precision (2021) Proceedings of Machine Learning Research, 139, pp. 2398-2409. Scopus WOS DOI

2020

Rogozin, A., Uribe, C.A., Gasnikov, A.V., Malkovsky, N., Nedic, A. Optimal distributed convex optimization on slowly time-varying graphs (2020) IEEE Transactions on Control of Network Systems, 7 (2), статья № 8882272, pp. 829-841. Scopus WOS DOI Q1

Alkousa, M.S., Gasnikov, A.V., Dvinskikh, D.M., Kovalev, D.A., Stonyakin, F.S. Accelerated Methods for Saddle-Point Problem (2020) Computational Mathematics and Mathematical Physics, 60 (11), pp. 1787-1809. Scopus DOI Q2

Dvinskikh, D.M., Tyurin, A.I., Gasnikov, A.V., Omel’chenko, C.C. Accelerated and Unaccelerated Stochastic Gradient Descent in Model Generality (2020) Mathematical Notes, 108 (3-4), pp. 511-522. Scopus WOS DOI Q2

Dvinskikh, D.M., Omelchenko, S.S., Gasnikov, A.V., Tyurin, A.I. Accelerated Gradient Sliding for Minimizing a Sum of Functions (2020) Doklady Mathematics, 101 (3), pp. 244-246. Scopus WOS DOI Q2

Ivanova, A., Stonyakin, F., Pasechnyuk, D., Vorontsova, E., Gasnikov, A. Adaptive mirror descent for the network utility maximization problem (2020) IFAC-PapersOnLine, 53, pp. 7851-7856. Scopus WOS DOI Q3

Parsegov, S., Kubentayeva, S., Gryazina, E., Gasnikov, A., Ibáñez, F. ADMM-based Distributed State Estimation for Power Systems: Evaluation of Performance (2020) IFAC-PapersOnLine, 53 (5), pp. 182-188. Scopus DOI Q3

Dvinskikh, D., Ogaltsov, A., Gasnikov, A., Dvurechensky, P., Spokoiny, V. On the line-search gradient methods for stochastic optimization (2020) IFAC-PapersOnLine, 53, pp. 1715-1720. Scopus WOS DOI Q3

Beznosikov, A., Gorbunov, E., Gasnikov, A. Derivative-free method for composite optimization with applications to decentralized distributed optimization (2020) IFAC-PapersOnLine, 53, pp. 4038-4043. Scopus WOS DOI Q3

Rogozin, A., Gasnikov, A. Penalty-Based Method for Decentralized Optimization over Time-Varying Graphs (2020) Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 12422 LNCS, pp. 239-256. Scopus WOS DOI Q3

Kamzolov, D., Gasnikov, A., Dvurechensky, P. Optimal Combination of Tensor Optimization Methods (2020) Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 12422 LNCS, pp. 166-183. Scopus WOS DOI Q3

Dvurechensky, P., Gasnikov, A., Omelchenko, S., Tiurin, A. A Stable Alternative to Sinkhorn’s Algorithm for Regularized Optimal Transport (2020) Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 12095 LNCS, pp. 406-423. Scopus DOI Q3

Ostroukhov P.A., Kamalov R.A., Dvurechensky P.E., Gasnikov A.V. Tensor methods for strongly convex strongly concave saddle point problems and strongly monotone variational inequalities // Computer Research and Modeling, Vol. 14, No. 2, P. 357 - 376 Scopus WOS DOI Q4

Bazarova A.I., Beznosikov A.N., Gasnikov A.V. Linearly convergent gradient-free methods for minimization of parabolic approximation // Computer Research and Modeling, Vol. 14, No. 2, P. 239 - 255 Scopus WOS DOI Q4

Titov, A.A., Stonyakin, F.S., Alkousa, M.S., Ablaev, S.S., Gasnikov, A.V. Analogues of Switching Subgradient Schemes for Relatively Lipschitz-Continuous Convex Programming Problems (2020) Communications in Computer and Information Science, 1275 CCIS, pp. 133-149. Scopus WOS DOI Q4

Используя этот сайт, вы соглашаетесь с тем, что мы используем файлы cookie.