Niet-convexe optimalisatie door de lens van dynamische systemen

 Dit project heeft tot doel een framework tot stand te brengen om optimalisatiealgoritmes te ontwikkelen en analyseren gebruikmakend van de theorie van continue dynamische systemen. In het verleden is deze invalshoek zeer succesvol gebleken op het gebied van convexe optimalisatie en monotone inclusieproblemen. Veel problemen die voorkomen in data-analyse, machine learning en controletoepassingen zijn echter niet-convex. Daarom is het voornaamste doel van de thesis, gebaseerd op actief onderzoek binnen de betreffende onderzoeksgroep, om deze aanpak te veralgemenen naar de niet-convexe / niet-monotone context.