Laura Palagi

Curriculum Vitae

Professore Associato (raggruppamento MAT09 Ricerca Operativa)
Dipartimento di Ingegneria informatica automatica e gestionale Antonio Ruberti
(già Dipartimento di informatica e sistemistica Antonio Ruberti)
Sapienza Università di Roma

Dati personali


Titoli Accademici


Posizioni Ricoperte


Attività Didattica ed Altro


Il curriculum completo formato pdf (aggiornato il 9 febbraio 2009)
Attività scientifica in breve
L'attività di ricerca è stata dedicata allo sviluppo e analisi di metodi per la soluzione di problemi di ottimizzazione continua non lineare. I principali temi di ricerca sono elencati di seguito.

Pubblicazioni (Lavori pubblicati o accettati per la pubblicazione su rivista internazionale, Lavori pubblicati in libri o atti di congressi, Rapporti tecnici sottomessi per la pubblicazione, Pubblicazioni a carattere didattico , Tesi per il conseguimento di un titolo accademico).

Lavori pubblicati o accettati per la pubblicazione su riviste internazionali
  1. G. Di Pillo, S. Lucidi, L. Palagi (1993). An exact penalty-Lagrangian approach for a class of constrained optimization problems with bounded variables. Optimization, Vol. 28, pp.129-148. DOI: 10.1080/02331939308843909

  2. Lucidi, S., Palagi, L. and M. Roma (1998). On some properties of quadratic programs with a convex quadratic constraint. SIAM Journal on Optimization, vol.8 (1), pp. 105-122. DOI: 10.1137/S1052623494278049

  3. G. Di Pillo, S. Lucidi, L. Palagi (1999). A shifted-barrier primal-dual algorithm model for linearly constrained optimization problems. Computational Optimization and Applications, vol. 12(1-3), pp. 157-188. DOI: 10.1023/A:1008675917367

  4. A. Ciancimino, G. Inzerillo, S. Lucidi, L. Palagi (1999). A mathematical programming approach for the solution of the railway yield management problem. Transportation Science, vol. 33(2), pp. 168-181. DOI: 10.1287/trsc.33.2.168

  5. G. Di Pillo, S. Lucidi, and L. Palagi (2000).A superlinearly convergent primal-dual algorithm model for constrained optimization problems with bounded variables. Optimization methods and Software, 14, pp. 49-73. DOI: 10.1080/10556780008805793

  6. F. Facchinei, S. Lucidi, and L. Palagi (2002). A Truncated Newton Algorithm for Large Scale Box Constrained Optimization. SIAM Journal on Optimization., vol. 12, n. 4, pp. 1100--1125. http://dx.doi.org/10.1137/S1052623499359890

  7. G. Di Pillo, G. Liuzzi, S. Lucidi, L. Palagi (2003). Exact augmented Lagrangian function with two-sided constraints. Computational Optimization and Applications, vol 25, pp. 57--83. DOI: 10.1023/A:1022948903451

  8. L. Palagi, M. Sciandrone (2005). On the convergence of a modified version of SVMlight Algorithm. Optimization Methods and Software vol.20, No.2-3, 2005, pp. 317-334. DOI: 10.1080/10556780512331318209

  9. G. Di Pillo, S. Lucidi, L. Palagi (2005). Convergence to 2-nd order stationary points of primal-dual algorithm models for nonlinear programming. Mathematics of Operations Research, vol.30. No. 4, 2005, pp. 897-915. doi 10.1287/moor.1050.0150

  10. I. Bomze, L. Palagi (2005). Quartic formulation of standard quadratic optimization. Journal of Global Optimization Volume: 32, Issue: 2, pp. 181 - 205. DOI: 10.1007/s10898-004-2701-z

  11. S. Lucidi, L. Palagi, A. Risi, and M. Sciandrone (2007). A convergent decomposition algorithm for support vector machines. Computational Optimization and Applications, 38:217--234, 2007. DOI: 10.1007/s10589-007-9044-x

  12. Lin C.-J., Lucidi S., Palagi L., Risi A., Sciandrone M. (2009) Decomposition Algorithm Model for Singly Linearly-Constrained Problems Subject to Lower and Upper Bounds J. Optim. Theory Appl. vol.~141, No. 1, pp. 107-126. DOI: 10.1007/s10957-008-9489-9.

  13. L. Grippo, L. Palagi, V. Piccialli (2009). Necessary and sufficient global optimality conditions for NLP reformulations of linear SDP problems. Journal of Global Optimization Volume 44, Issue3 (2009), Page 339:348. DOI: 10.1007/s10898-008-9328-4.

  14. Lucidi S., Palagi L., Risi A., Sciandrone M. (2009) A Convergent Hybrid Decomposition Algorithm Model for SVM Training. IEEE Transactions on Neural Networks, Volume 20, Issue 6, June 2009, Page(s):1055 - 1060, DOI 10.1109/TNN.2009.2020908.

  15. G. Di Pillo, G. Liuzzi, S. Lucidi, L.Palagi (2010). A truncated Newton method in an augmented Lagrangian framework for nonlinear programming Computational Optimization and Applications, 45(2):311-352, DOI: 10.1007/s10589-008-9216-3.

  16. L. Grippo, L. Palagi, V. Piccialli (2011). An unconstrained minimization method for solving low rank SDP relaxations of the max cut problem. Mathematical Programming, Ser. A. Volume 126 (1), 119-146 DOI:10.1007/s10107-009-0275-8

  17. G. Liuzzi and L. Palagi and M. Piacentini (2011). On the convergence of a Jacobi-type algorithm for Singly Linearly-Constrained Problems Subject to simple Bounds. (2010). Optimization Letters Volume 5, Number 2, 347-362, DOI: 10.1007/s11590-010-0214-x

  18. I. Bomze, L. Grippo, L. Palagi (2012). Unconstrained formulation of standard quadratic optimization problems. TOP 20 (1) , pp. 35-51 DOI: 10.1007/s11750-010-0166-4

  19. L. Grippo, L. Palagi, V. Piccialli, M. Piacentini, G. Rinaldi (2012). SpeeDP: An algorithm to compute SDP bounds for very large Max-Cut instances. Mathematical Programming, series B, On-line first DOI: 10.1007/s10107-012-0593-0

  20. S. Lucidi, L. Palagi, A. Risi, M. Sciandrone (201?). A convergent hybrid decomposition algorithm model using second order information for SVM training. In "Recent advances in nonlinear optimization and equilibrium problems: a tribute to Marco D'Apuzzo", Quaderni di Matematica (QM). vol. 27 (V. De Simone, D. di Serafino and G. Toraldo eds.), Dipartimento di Matematica, Seconda Universita' di Napoli. (2012), to appear ( pdf).
  21. Lavori pubblicati su libri o atti di congressi

  22. G. Di Pillo, S. Lucidi, L. Palagi, M. Roma (1998). A controlled random search algorithm with local Newton-type search for global optimization. In High performance algorithms and software in nonlinear optimization , Kluwer Academic Publishers, R. De Leone, A. Murli, P. Pardalos and G. Toraldo eds., 1998.

  23. S. Lucidi and L. Palagi (1998). Solution of the trust region problem via a smooth Unconstrained Reformulation. In Topics in Semidefinite and Interior-Point methods , The Field Institute for Research in Mathematical Sciences Communication Volume, vol.18, 1998. abstract.pdf

  24. G. Di Pillo, S. Lucidi, L. Palagi (1999). A truncated Newton method for constrained optimization. In Nonlinear optimization and Applications, Kluwer Academic Publ., 2, G. Di Pillo and F. Giannessi eds. abstract.pdf

  25. L. Palagi (2009). Large scale trust region problems. In Encyclopedia on Optimization, 2nd ed., Part 12, 1822-1831 Kluwer Academic Publ., C. A. Floudas and P. M. Pardalos eds., 2009. DOI: 10.1007/978-0-387-74759-0_323

  26. G. Di Pillo, L. Palagi (2002). Nonlinear Programming: Introduction, Unconstrained Nonlinear Programming, Constrained Nonlinear Programming. In Handbook of Applied Optimization (chapter 5), Springer Verlag, P. Pardalos and M. Resende eds., pp.263-298.

  27. G. Di Pillo, G. Liuzzi, S. Lucidi, L. Palagi (2002). Fruitful uses of smooth exact merit functions in constrained optimization. In High Performance Algorithms and Software for Nonlinear Optimization, G. Di Pillo and A. Murli, Eds., Kluwer Academic Publishers, 2002, pp. 198-222. abstract.pdf

  28. L. Palagi, V. Piccialli, F. Rendl, G. Rinaldi, and A. Wiegele (2010). Computational Approaches to Max-Cut To appear in Handbook on Semidefinite, Cone and Polynomial Optimization: Theory, Algorithms, Software and Applications. M. F. Anjos, and J. B. Lasserre Eds.
  29. Lavori sottomessi per la pubblicazione

  30. C. Buchheim, M. De Santis, L. Palagi, M. Piacentini (2012).An Exact Algorithm for Quadratic Integer Minimization using Nonconvex Relaxations. Submitted to SIOPT, available Optimization on line
  31. Rapporti tecnici non pubblicati in altra forma

  32. G. Di Pillo, S. Lucidi, L. Palagi (1991). An algorithm for the numerical solution of unconstrained optimal control problems by vector and parallel processors. Rapporto tecnico CNR 1/55, Progetto Finalizzato Sistemi Informatici e Calcolo Parallelo.
  33. P. Matteucci, L. Palagi (1993). Un algoritmo per la soluzione di problemi di ottimizzazione non vincolata a grande dimensione. Rapporto tecnico CNR 1/150, Progetto Finalizzato Sistemi Informatici e Calcolo Parallelo.
  34. S. Lucidi, L. Palagi, M. Roma (1994). Quadratic programs with quadratic constraint: characterization of KKT points and equivalence with an unconstrained problem. Rapporto tecnico DIS 24.94, Università di Roma "La Sapienza".
  35. L. Grippo, L. Palagi (1994). Constructive Existence Conditions for systems of nonlinear inequalities. Rapporto tecnico DIS 13.94, Università di Roma "La Sapienza".
  36. G. Di Pillo, S. Lucidi, L. Palagi (1995). A continuously differentiable merit function for a class of nonlinear programming programs. Rapporto tecnico DIS 16.95, Università di Roma "La Sapienza".
  37. L. Grippo, S. Lucidi, L. Palagi (1999). A mathematical programming model for Municipal Solid Waste Management. Manoscritto.
  38. S. Lucidi, L. Palagi (2001). A class of globally and superlinearly convergent algorithms for large scale trust region problems. Rapporto tecnico DIS 11.01, Università di Roma ``La Sapienza".
  39. Lavori a carattere didattico

  40. C. Mannino, L. Palagi e M. Roma. Complementi ed Esercizi di Ricerca Operativa. Edizione Ingegneria 2000, Roma, 1998. (Indice.ps)
  41. Tesi per il conseguimento di un titolo

  42. L. Palagi (1995). Minimizzazione di funzioni quadratiche in presenza di vincoli. Tesi di Dottorato di Ricerca in "Ricerca Operativa" - VII ciclo - Università degli Studi di Roma "La Sapienza".
  43. L. Palagi (1992). An exact penalty approach for a class of constrained optimization problem with bounded variables. Tesi del Corso di Perfezionamento in Teoria e Metodi Matematici per l'Analisi ed il Controllo dei Sistemi - Università di Roma "La Sapienza".
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