Гасников Александр Владимирович
Доктор физико-математических наук, профессор
Заведующий лабораторией математических методов оптимизации, заведующий кафедрой математических основ управления
Ссылка на страницу Google Scholar
Образование
2006 г. — окончил факультет управления и прикладной математики МФТИ.
2007 г. — 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).
2011 г. — доцент по кафедре математических основ управления
2016 г. — 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).
2024 г. — присвоено ученое звание профессора по специальности «Теоретическая информатика, кибернетика» приказом Министерства науки и высшего образования РФ
Профессиональный опыт
с августа 2024 г. — научный директор Музейного пространства на территории Концертного центра «Сириус»
с 2024 г. — ведущий научный сотрудник отдела Математических основ искусственного интеллекта МИАН РАН
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
Награды и достижения
Лауреат премии Yahoo за 2019 год
Лауреат премии Ильи Сегаловича (Яндекс) за 2020 год
Лауреат премии правительства Москвы за 2020 год
Премия Talent Funding Award by the Institute of Strategic Research (China) за 2023 год
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
Meruza Kubentayeva, Demyan Yarmoshik, Mikhail Persiianov, Alexey Kroshnin, Ekaterina Kotliarova, Nazarii Tupitsa, Dmitry Pasechnyuk, Alexander Gasnikov, Vladimir Shvetsov, Leonid Baryshev, Alexey Shurupov. Primal-Dual Gradient Methods for Searching Network Equilibria in Combined Models with Nested Choice Structure and Capacity Constraints (2024) Scopus DOI Q3
Eduard Gorbunov, Abdurakhmon Sadiev, Marina Danilova, Samuel Horváth, Gauthier Gidel, Pavel Dvurechensky, Alexander Gasnikov, Peter Richtárik. High-Probability Convergence for Composite and Distributed Stochastic Minimization and Variational Inequalities with Heavy-Tailed Noise (2024) Scopus DOI
2023
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 A*
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
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
Demyan Yarmoshik, Alexander Rogozin, Alexander Gasnikov. Decentralized optimization with affine constraints over time-varying networks (2023) 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
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
2022
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
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
2021
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
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
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