- Соколинская И.М., Соколинский Л.Б. О решении задачи линейного программирования в эпоху больших данных // Параллельные вычислительные технологии - XI международная конференция (ПаВТ’2017): Короткие статьи и описания плакатов, Казань, 3-7 апреля, 2017. Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2017. C. 471-484. URL: http://omega.sp.susu.ru/pavt2017/short/014.pdf. EDN: ZAPYPF
- Brogaard J., Hendershott T., Riordan R. High-Frequency Trading and Price Discovery // Review of Financial Studies. 2014. Vol. 27, no. 8. P. 2267-2306. DOI: 10.1093/rfs/hhu032
- Deng S., Huang X., Wang J., et al. A Decision Support System for Trading in Apple Futures Market Using Predictions Fusion // IEEE Access. 2021. Vol. 9. P. 1271-1285. DOI: 10.1109/ACCESS.2020.3047138
- Seregin G. Lecture Notes on Regularity Theory for the Navier-Stokes Equations. WORLD SCIENTIFIC, 2014. DOI: 10.1142/9314. EDN: YVDGVT
- Demin D. Synthesis of optimal control of technological processes based on a multialternative parametric description of the final state // Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2017. Vol. 3, no. 4 (87). P. 51-63. DOI: 10.15587/1729-4061.2017.105294 EDN: YTUYGB
- Kazarinov L.S., Shnayder D.A., Kolesnikova O.V. Heat load control in steam boilers // 2017 International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM). IEEE, 2017. P. 1-4. DOI: 10.1109/ICIEAM.2017.8076177 EDN: XXYNBZ
- Zagoskina E., Barbasova T., Shnaider D. Intelligent Control System of Blast-furnace Melting Efficiency // 2019 International Multi-Conference on Engineering, Computer and Information Sciences (SIBIRCON). IEEE, 2019. P. 0710-0713. DOI: 10.1109/SIBIRCON48586.2019.8958221 EDN: OPASEG
- Fleming J., Yan X., Allison C., et al. Real-time predictive eco-driving assistance considering road geometry and long-range radar measurements // IET Intelligent Transport Systems. 2021. Vol. 15, no. 4. P. 573-583. DOI: 10.1049/itr2.12047
- Scholl M., Minnerup K., Reiter C., et al. optimization of a Thermal Management System for Battery Electric Vehicles // 2019 Fourteenth International Conference on Ecological Vehicles and Renewable Energies (EVER). IEEE, 2019. P. 1-10. DOI: 10.1109/EVER.2019.8813657
-
Meisel S. Dynamic Vehicle Routing // Anticipatory Optimization for Dynamic Decision Making. Vol. 51. New York, NY: Springer, 2011. P. 77-96. Operations Research/Computer Science Interfaces Series. DOI: 10.1007/978-1-4614-0505-4_6
-
Cheng A.M.K. Real-Time Scheduling and Schedulability Analysis // Real-Time Systems. Wiley, 2002. P. 41-85. DOI: 10.1002/0471224626.ch3
-
Kopetz H. Real-Time Scheduling // Real-Time Systems. Boston, MA: Springer, 2011. P. 239-258. Ral-Time Systems Series. DOI: 10.1007/978-1-4419-8237-7_10
-
Dantzig G.B. Linear programming and extensions. Princeton university press, 1998. 656 p.
-
Hall J.A.J., McKinnon K.I.M. Hyper-Sparsity in the Revised Simplex Method and How to Exploit it // Computational Optimization and Applications. 2005. Vol. 32, no. 3. P. 259-283. DOI: 10.1007/s10589-005-4802-0 EDN: RPHXYV
-
Klee V., Minty G.J. How good is the simplex algorithm? // Inequalities - III. Proceedings of the Third Symposium on Inequalities Held at the University of California, Los Angeles, Sept. 1-9, 1969 / ed. by O. Shisha. Academic Press, 1972. P. 159-175.
-
Jeroslow R. The simplex algorithm with the pivot rule of maximizing criterion improvement // Discrete Mathematics. 1973. Vol. 4, no. 4. P. 367-377. DOI: 10.1016/0012-365X(73)90171-4
-
Zadeh N. A bad network problem for the simplex method and other minimum cost flow algorithms // Mathematical Programming. 1973. Vol. 5, no. 1. P. 255-266. DOI: 10.1007/BF01580132 EDN: THKEQW
-
Bartels R.H., Stoer J., Zenger C. A Realization of the Simplex Method Based on Triangular Decompositions // Handbook for Automatic Computation. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1971. P. 152-190. DOI: 10.1007/978-3-642-86940-2_11
-
Tolla P. A Survey of Some Linear Programming Methods // Concepts of Combinatorial Optimization / ed. by V.T. Paschos. 2nd ed. Hoboken, NJ, USA: Wiley, 2014. P. 157-188. DOI: 10.1002/9781119005216.ch7
-
Hall J.A.J. Towards a practical parallelisation of the simplex method // Computational Management Science. 2010. Vol. 7, no. 2. P. 139-170. DOI: 10.1007/s10287-008-0080-5 EDN: UONZJG
-
Mamalis B., Pantziou G. Advances in the Parallelization of the Simplex Method // Algorithms, Probability, Networks, and Games. Vol. 9295 / ed. by C. Zaroliagis, G. Pantziou, S. Kontogiannis. Springer, 2015. P. 281-307. Lecture Notes in Computer Science. DOI: 10.1007/978-3-319-24024-4_17
-
Lubin M., Hall J.A.J., Petra C.G., Anitescu M. Parallel distributed-memory simplex for large-scale stochastic LP problems // Computational Optimization and Applications. 2013. Vol. 55, no. 3. P. 571-596. DOI: 10.1007/s10589-013-9542-y EDN: BUQBDG
-
Khachiyan L. Polynomial algorithms in linear programming // USSR Computational Mathematics and Mathematical Physics. 1980. Vol. 20, no. 1. P. 53-72. DOI: 10.1016/0041-5553(80)90061-0
-
Shor N.Z. Cut-off method with space extension in convex programming problems // Cybernetics. 1977. Vol. 13, no. 1. P. 94-96. DOI: 10.1007/BF01071394 EDN: GWUFQI
-
Юдин Д.Б., Немировский А.С. Информационная сложность и эффективные методы решения выпуклых экстремальных задач // Экономика и математические методы. 1976. № 2. C. 357-369. EDN: ITHFKV
-
Karmarkar N. A new polynomial-time algorithm for linear programming // Combinatorica. 1984. Vol. 4, no. 4. P. 373-395. DOI: 10.1007/BF02579150 EDN: PDNYHL
-
Gondzio J. Interior point methods 25 years later // European Journal of Operational Research. 2012. Vol. 218, no. 3. P. 587-601. DOI: 10.1016/j.ejor.2011.09.017
-
Fathi-Hafshejani S., Mansouri H., Peyghami M.R., Chen S. Primal-dual interior-point method for linear optimization based on a kernel function with trigonometric growth term // Optimization. 2018. Vol. 67, no. 10. P. 1605-1630. DOI: 10.1080/02331934.2018.1482297
-
Asadi S., Mansouri H. A Mehrotra type predictor-corrector interior-point algorithm for linear programming // Numerical Algebra, Control & Optimization. 2019. Vol. 9, no. 2. P. 147-156. DOI: 10.3934/naco.2019011
-
Yuan Y. Implementation tricks of interior-point methods for large-scale linear programs // International Conference on Graphic and Image Processing (ICGIP 2011). Vol. 8285. International Society for Optics, Photonics, 2011. P. 828502. DOI: 10.1117/12.913019
-
Kheirfam B., Haghighi M. A full-Newton step infeasible interior-point method for linear optimization based on a trigonometric kernel function // Optimization. 2016. Vol. 65, no. 4. P. 841-857. DOI: 10.1080/02331934.2015.1080255
-
Xu Y., Zhang L., Zhang J. A full-modified-Newton step infeasible interior-point algorithm for linear optimization // Journal of Industrial and Management Optimization. 2015. Vol. 12, no. 1. P. 103-116. DOI: 10.3934/jimo.2016.12.103
-
Roos C., Terlaky T., Vial J.-P. Interior Point Methods for Linear Optimization. SpringerVerlag, 2005. 500 p. DOI: 10.1007/b100325 EDN: SSXGWR
-
Ольховский Н.А., Соколинский Л.Б. О новом методе линейного программирования // Вычислительные методы и программирование. 2023. Т. 24, № 4. C. 408-429. DOI: 10.26089/NumMet.v24r428 EDN: LWBDDB
-
Соколинский Л.Б., Соколинская И.М. Об одном итерационном методе решения задач линейного программирования на кластерных вычислительных системах // Вычислительные методы и программирование. 2020. Т. 21, № 3. C. 329-340. 10. 26089 / NUMMET.V21R328. DOI: 10.26089/NUMMET.V21R328 EDN: VMVCEB
-
Ольховский Н.А., Соколинский Л.Б. Визуальное представление многомерных задач линейного программирования // Вестник ЮУрГУ. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2022. Т. 11, № 1. C. 31-56. DOI: 10.14529/cmse220103 EDN: VFXZOJ
-
Соколинский Л.Б., Соколинская И.М. О новой версии апекс-метода для решения задач линейного программирования // Вестник ЮУрГУ. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2023. Т. 12, № 2. C. 5-46. DOI: 10.14529/cmse230201 EDN: QKTRMC
-
Biewald L. Experiment Tracking with Weights and Biases // Software available from wandb.com. 2020. January.
-
Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning). Vol. 8. 2016.
-
Биленко Р.В., Долганина Н.Ю., Иванова Е.В., Рекачинский А.И. Высокопроизводительные вычислительные ресурсы Южно-Уральского государственного университета // Вестник ЮУрГУ. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2022. Т. 11, № 1. C. 15-30. DOI: 10.14529/cmse220102 EDN: OLCPUG