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A sequential optimization approach for multi-follower games (public)

speaker DIAG: 
Data dell'evento: 
Wednesday, 21 October, 2020 - 09:00
Luogo: 
https://uniroma1.zoom.us/j/9223407739?pwd=dmg2ZW1KME1WL3JGYlVkN3Q5aXAxQT09
Contatto: 
Francisco Facchinei, [email protected]

Simone Sagratella, nell'ambito della procedura di valutazione di  Ricercatore a Tempo Determinato tipologia B, ai fini della chiamata nel ruolo di Professore di II fascia presso il Dipartimento di Ingegneria Informatica Automatica e Gestionale Antonio Ruberti, ai sensi dell’art. 24, comma 5, legge 240/2010, SSD MAT/09 – SC 01/A6 terrà un seminario sull'attività di ricerca svolte e in corso di svolgimento. 

Il seminario avrà luogo mercoledì 21 ottobre 2020 alle ore 9:00 in modalità telematica.

Per partecipare connettersi
all’indirizzo: https://uniroma1.zoom.us/j/9223407739?pwd=dmg2ZW1KME1WL3JGYlVkN3Q5aXAxQT09


Title:
A sequential optimization approach for multi-follower games

Abstract:
After a brief overview of my recent research activities, I will focus on the multi follower problem in which the feasible region is given by the solution set of a Nash equilibrium problem                                    parametric with respect to the leader decision variables. I will consider a sequential convex approximation approach to address such a complicated mathematical program.                                                      Convergence properties and regularity issues will be discussed.

Short bio:
Simone Sagratella is an Assistant Professor at the Department of Computer, Control, and Management Engineering Antonio Ruberti, Sapienza University of Rome,                                                                    with the National Academic Qualification as Full Professor in Operations Research.

List of research interests: Continuous and mixed integer optimization; Variational inequalities; Generalized Nash equilibrium problems; Algorithms for bilevel optimization; Big data optimization.
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