Clément ROYER - Admis au titre de docteur


clement.royer@enseeiht.fr
Identifiant ORCID 0000-0003-2452-2172
Compte Researchgate https://www.researchgate.net/profile/Clement_Royer

Doctorat MATHEMATIQUES APPLIQUEES


Thèse soutenue le 4 novembre 2016 - Université de Toulouse

Ecole doctorale : EDMITT - Ecole Doctorale Mathématiques, Informatique et Télécommunications de Toulouse

Sujet : Algorithmes d'Optimisation Sans Dérivées à Caractère Probabiliste ou Déterministe : Analyse de Complexité et Importance Pratique

Mots-clés de la thèse : optimisation sans dérivées,propriétés probabilistes,analyse de complexité,méthodes de recherche directe,

Direction de thèse : Serge GRATTON

Unité de recherche : IRIT : Institut de Recherche en Informatique de Toulouse UMR 5505 - Toulouse
Intitulé de l'équipe : APO - Algorithmes Parallèles et Optimisation

Ingénieur - Diplôme d'ingénieur

obtenu en octobre 2013 - INP - ENSEEIHT
Option : Informatique et Mathématiques Appliquées

Production scientifique

- S. Gratton, C. W. Royer et L. N. Vicente 2020. A decoupled first/second-order steps technique for nonconvex nonlinear unconstrained optimization with improved complexity bounds   Mathematical Programming, Volume 179, numéro 1, pages 195-222., https://link.springer.com/article/10.1007/s10107-018-1328-7
- C. W. Royer, M. O'Neill et S. J. Wright. 2020. A Newton-CG algorithm with complexity guarantees for smooth unconstrained optimization   Mathematical Programming, Volume 180, pages 451-488., https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10107-019-01362-7
- S. Gratton, C. W. Royer, L. N. Vicente et Z. Zhang. 2019. Direct search based on probabilistic feasible descent for bound and linearly constrained problems   Computational Optimization and Applications, Paru en ligne, https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10589-019-00062-4
- Frank E. Curtis, Daniel P. Robinson, Clément W. Royer et Stephen J. Wright 2019. Trust-region Newton-CG with strong second-order complexity guarantees for nonconvex optimization   Rapport technique, Lehigh ISE Technical report 19T-028, https://arxiv.org/abs/1912.04365
- E. Bergou, Y. Diouane, V. Kungurstev et C. W. Royer 2018. A stochastic Levenberg-Marquardt method using random models with application to data assimilation   Rapport technique arXiv, Rapport arXiv:1807.02176., https://arxiv.org/abs/1807.02176
- E. Bergou, Y. Diouane, V. Kungurtsev et C. W. Royer 2018. A subsampling line-search method with second-order results   Rapport technique arXiv, arXiv:1810.07211, https://arxiv.org/abs/1810.07211
- C. W. Royer et S. J. Wright 2018. Complexity analysis of second-order line-search algorithms for smooth nonconvex optimization   SIAM Journal on Optimization, Volume 28, numéro 2, pages 1448-1477., https://epubs.siam.org/doi/abs/10.1137/17M1134329
- S. Gratton, C. W. Royer, L. N. Vicente et Z. Zhang. 2018. Complexity and global rates of trust-region methods based on probabilistic models   IMA Journal of Numerical Analysis, Volume 38, numéro 3, pages 1579-1597., https://academic.oup.com/imajna/article/38/3/1579/4084726
- S. Gratton, C. W. Royer et L. N. Vicente 2016. A second-order globally convergent direct-search method and its worst-case complexity   Optimization: A Journal of Mathematical Programming and Operations Research, Volume 65, Issue 6, Pages 1105-1128., http://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/02331934.2015.1124271
- S. Gratton, C. W. Royer, L. N. Vicente et Z. Zhang. 2015. Direct search based on probabilistic descent   SIAM Journal on Optimization, Vol. 25, pp. 1515-1541., http://epubs.siam.org/doi/abs/10.1137/140961602
Dernière mise à jour le 25 mars 2020