Optimality conditions in convex multiobjective SIP

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10045/67476
Información del item - Informació de l'item - Item information
Título: Optimality conditions in convex multiobjective SIP
Autor/es: Goberna, Miguel A. | Kanzi, Nader
Grupo/s de investigación o GITE: Laboratorio de Optimización (LOPT)
Centro, Departamento o Servicio: Universidad de Alicante. Departamento de Matemáticas
Palabras clave: Multi-objective and goal programming | Optimality conditions, duality | Convex programming
Área/s de conocimiento: Estadística e Investigación Operativa
Fecha de publicación: jul-2017
Editor: Springer Berlin Heidelberg
Cita bibliográfica: Mathematical Programming. 2017, 164(1): 167-191. doi:10.1007/s10107-016-1081-8
Resumen: The purpose of this paper is to characterize the weak efficient solutions, the efficient solutions, and the isolated efficient solutions of a given vector optimization problem with finitely many convex objective functions and infinitely many convex constraints. To do this, we introduce new and already known data qualifications (conditions involving the constraints and/or the objectives) in order to get optimality conditions which are expressed in terms of either Karusk–Kuhn–Tucker multipliers or a new gap function associated with the given problem.
Patrocinador/es: This research was partially cosponsored by the Ministry of Economy and Competitiveness (MINECO) of Spain, and by the European Regional Development Fund (ERDF) of the European Commission, Project MTM2014-59179-C2-1-P.
URI: http://hdl.handle.net/10045/67476
ISSN: 0025-5610 (Print) | 1436-4646 (Online)
DOI: 10.1007/s10107-016-1081-8
Idioma: eng
Tipo: info:eu-repo/semantics/article
Derechos: © Springer-Verlag Berlin Heidelberg and Mathematical Optimization Society 2016
Revisión científica: si
Versión del editor: http://dx.doi.org/10.1007/s10107-016-1081-8
Aparece en las colecciones:INV - LOPT - Artículos de Revistas

Archivos en este ítem:
Archivos en este ítem:
Archivo Descripción TamañoFormato 
Thumbnail2017_Goberna_Kanzi_MathProgramSerA_final.pdfVersión final (acceso restringido)399,4 kBAdobe PDFAbrir    Solicitar una copia
Thumbnail2017_Goberna_Kanzi_MathProgramSerA_preprint.pdfPreprint (acceso abierto)1,1 MBAdobe PDFAbrir Vista previa


Todos los documentos en RUA están protegidos por derechos de autor. Algunos derechos reservados.