Cursul se desfășoară pe parcursul a 6 ședințe, in clădirea Mathematica, sala de lucru a Colectivul de Analiză și Optimizare (etajul I), după următorul program:

• (1) vineri, 13 octombrie 2017, 14:00-15:30;
• (2) luni, 16 octombrie 2017, 12:00-13:30;
• (3-4) vineri, 20 octombrie 2017, 12:00-15:00;
• (5) luni, 23 octombrie 2017, 12:00-13:30;
• (6) vineri, 27 octombrie 2017, 12:00-13:30.

Probleme de optimizare nenetedă: teorie, algoritmi și aplicații

Abstract: Scopul acestui curs este de a introduce elementele si technicile esentiale de analiza variationala necesare pentru a aborda probleme de optimizare neneteda si incluziuni descrise de operatori monotoni. Principalele aspecte ce vor fi prezentate sunt: elemente de analiza convexa, teoria dualitatii pentru probleme de optimizare convexa, conditii de optimalitate si regularitate, operatori monotoni, operatorul proximal/rezolvent.

Vor fi prezentate metodele principale pentru a aborda probleme de optimizare neneteda/incluziuni monotone: forward-backward (proximal-gradient), Douglas-Rachford, forward-backward-forward
(proximal-gradient-proximal).

Algoritmii investigati gasesc aplicare in: prelucrare de imagini, clasificare de imagini/obiecte, problema locatiei, clustering, comunicare in retele, etc.

Cuvinte cheie: analiza convexa, calcul subdiferential, operatori monotoni, proximal/splitting methods