Large-scale optimization: algorithm design and analysis
大规模优化:算法设计与分析
基本信息
- 批准号:312104-2013
- 负责人:
- 金额:$ 0.85万
- 依托单位:
- 依托单位国家:加拿大
- 项目类别:Discovery Grants Program - Individual
- 财政年份:2015
- 资助国家:加拿大
- 起止时间:2015-01-01 至 2016-12-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
Mathematical optimization arises in a wide range of science and engineering disciplines. It can be used by engineers to design systems that are "best" in some sense; it can be used by scientists in many fields to find the best model of a given physical process.
The goal of optimization is to minimize (or maximize) an objective function while satisfying certain constraints. Applications often give rise to optimization problems with significant structure, which can be exploited to efficiently optimize models with huge numbers of variables.
This proposal describes a five-year research program to develop fundamental theoretical tools in optimization and innovative algorithms for solving large-scale problems of practical interest. The proposal addresses issues in algorithm development, analysis, and implementation. It involves the development of general-purpose algorithms as well as of specialized optimization methods for particular applications.
In many contexts, optimization is a vital step in a larger procedure; it is therefore critical that optimization algorithms be fast and reliable. Advances in efficiency and robustness are welcomed by optimization users in industry and academia. The proposed research will have an impact on three groups: researchers in optimization, researchers in specific application fields, and industry practitioners.
数学优化在科学和工程学科中广泛存在。它可以被工程师用来设计某种意义上的“最佳”系统;它可以被许多领域的科学家用来找到给定物理过程的最佳模型。
优化的目标是在满足一定约束的情况下最小化(或最大化)目标函数。应用程序通常会产生具有重要结构的优化问题,可以利用这些问题来有效地优化具有大量变量的模型。
该提案描述了一个为期五年的研究计划,旨在开发优化和创新算法的基本理论工具,以解决具有实际意义的大规模问题。该提案解决了算法开发、分析和实现中的问题。它涉及通用算法的开发以及针对特定应用的专门优化方法。
在许多情况下,优化是一个更大的过程中的一个重要步骤;因此,优化算法的快速和可靠是至关重要的。效率和鲁棒性方面的进步受到工业界和学术界优化用户的欢迎。拟议的研究将对三个群体产生影响:优化研究人员,特定应用领域的研究人员和行业从业者。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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