1. Ученая степень
    кандидат физико-математических наук
  2. Научное направление
    Физико-математические науки
  3. Регион
    Россия / Нижегородская область

Научный сотрудник института Информационных технологий, математики и механики ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского», кандидат физико-математических наук, доктор философии Римского университета "La Sapienza" по специальности «Исследование операций». Автор более 100 отечественных и международных публикаций по тематике глобальной оптимизации и вычислительной математики. Лауреат (совместно с Я.Д. Сергеевым) премии МАИК «Наука/Интерпериодика» за лучшую лучшую книгу 2008 года в области науки, технологии и образования (монография: Сергеев Я.Д., Квасов Д.Е. Диагональные методы глобальной оптимизации. – М.: Физматлит, 2008. – ISBN 978-5-9221-1032-7. – 352 с.).

Научные публикации

1. Сергеев Я.Д., Квасов Д.Е. Диагональные методы глобальной оптимизации. – М.: Физматлит, 2008. – 352 c. – ISBN 978-5-9221-1032-7.

2. Sergeyev Ya.D., Kvasov D.E. Deterministic global optimization: An introduction to the diagonal approach. – New York:Springer, 2017. – 136 p. – ISBN: 978-1-4939-7197-8.

3. Квасов Д.Е., Сергеев Я.Д. Методы липшицевой глобальной оптимизации в задачах управления // Автоматика и Телемеханика. – 2013. №9. – С. 3-19.

4. Сергеев Я.Д., Квасов Д.Е. Глобальная оптимизация и условие Липшица // В книге: «Сборник научно-популярных статей – победителей конкурса РФФИ 2008 года. Выпуск 12. Часть I. Под редакцией А.М.Желтикова. – М.: Изд-во «Октопус», 2009. – Стр. 19–29.

5. Sergeyev Ya.D., Kvasov D.E. Lipschitz global optimization // Wiley Encyclopedia of Operations Research and Management Science. – New York, NY: Wiley, 2011. – Vol. 4, pp. 2812–2828.

6. Sergeyev Ya.D., Kvasov D.E., Mukhametzhanov M.S. On the efficiency of nature-inspired metaheuristics in expensive global optimization with limited budget // Scientific Reports, 8 (2018), 1–9.

7. Kvasov D.E., Mukhametzhanov M.S. Metaheuristic vs. deterministic global optimization algorithms: The univariate case // Applied Mathematics and Computation, 318 (2018), 245–259.

8. Sergeyev Ya.D., Kvasov D.E., Mukhametzhanov M.S. On strong homogeneity of a class of global optimization algorithms working with infinite and infinitesimal scales // Communications in Nonlinear Science & Numerical Simulation, 59 (2018), 319–330.

9. Gillard J.W., Kvasov D.E. Lipschitz optimization methods for fitting a sum of damped sinusoids to a series of observations // Statistics and Its Interface, 10:1 (2017), 59–70.

10. Sergeyev Ya.D., Mukhametzhanov M.S., Kvasov D.E., Lera D. Derivative-free local tuning and local improvement techniques embedded in the univariate global optimization // Journal of Optimization Theory and Applications, 171:1 (2016), 186–208.

11. Kvasov D.E., Sergeyev Ya.D. Deterministic approaches for solving practical black-box global optimization problems // Advances in Engineering Software, 80 (2015), 58-66.

12. Sergeyev Ya.D., Kvasov D.E. A deterministic global optimization using smooth diagonal auxiliary functions // Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, 21 (2015), 99-111.

13. Paulavicius R., Sergeyev Ya.D., Kvasov D.E., Zilinskas J. Globally-biased DISIMPL algorithm for expensive global optimization // Journal of Global Optimization, 59:2-3 (2014), 545-567. [The JoGO Best Paper Award 2014].

14. Kvasov D.E., Sergeyev Ya.D. Lipschitz gradients for global optimization in a one-point-based partitioning scheme // Journal of Computational and Applied Mathematics, 236:16 (2012), 4042-4054.

15. Kvasov D.E., Sergeyev Ya.D. A univariate global search working with a set of Lipschitz constants for the first derivative // Optimization Letters, 3:2 (2009), 303–318.

16. Kvasov D.E., Menniti D., Pinnarelli A., Sergeyev Ya.D., Sorrentino N. Tuning fuzzy power-system stabilizers in multi-machine systems by global optimization algorithms based on efficient domain partitions // Electric Power Systems Research, 78:7 (2008), 1217–1229.

17. Kvasov D.E. Multidimensional Lipschitz global optimization based on efficient diagonal partitions // 4OR – A Quarterly Journal of Operations Research, 6:4 (2008), 403–406.

18. Sergeyev Ya.D., Kvasov D.E., Khalaf F.M.H. A one-dimensional local tuning algorithm for solving GO problems with partially defined constraints // Optimization Letters, 1:1 (2007), 85–99.

19. Sergeyev Ya.D., Kvasov D.E. Global search based on efficient diagonal partitions and a set of Lipschitz constants // SIAM Journal on Optimization, 16:3 (2006), 910–937.

20. Gaviano M., Kvasov D.E., Lera D., Sergeyev Ya.D. Algorithm 829: Software for generation of classes of test functions with known local and global minima for global optimization // ACM Transactions on Mathematical Software, 29:4 (2003), 469–480.

21. Kvasov D.E., Pizzuti C., Sergeyev Ya.D. Local tuning and partition strategies for diagonal GO methods // Numerische Mathematik, 94:1 (2003), 93–106.

22. Квасов Д.Е., Сергеев Я.Д. Многомерный алгоритм глобальной оптимизации на основе адаптивных диагональных кривых // Журнал вычислительной математики и математической физики. – 2003. Т. 43. №1. – С. 42–59.


Последняя редакция анкеты: 5 сентября 2010