Primal–Dual Optimization Conditions for the Robust Sum of Functions with Applications

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Título: Primal–Dual Optimization Conditions for the Robust Sum of Functions with Applications
Autor/es: Dinh, Nguyen | Goberna, Miguel A. | Volle, Michel
Grupo/s de investigación o GITE: Laboratorio de Optimización (LOPT)
Centro, Departamento o Servicio: Universidad de Alicante. Departamento de Matemáticas
Palabras clave: Robust sum function | Duality | Optimality conditions | Existence of optimal solutions | Inconsistent convex inequality systems best approximation
Área/s de conocimiento: Estadística e Investigación Operativa
Fecha de publicación: 25-jul-2019
Editor: Springer US
Cita bibliográfica: Applied Mathematics & Optimization. 2019, 80(3): 643-664. doi:10.1007/s00245-019-09596-9
Resumen: This paper associates a dual problem to the minimization of an arbitrary linear perturbation of the robust sum function introduced in Dinh et al. (Set Valued Var Anal, 2019). It provides an existence theorem for primal optimal solutions and, under suitable duality assumptions, characterizations of the primal–dual optimal set, the primal optimal set, and the dual optimal set, as well as a formula for the subdifferential of the robust sum function. The mentioned results are applied to get simple formulas for the robust sums of subaffine functions (a class of functions which contains the affine ones) and to obtain conditions guaranteeing the existence of best approximate solutions to inconsistent convex inequality systems.
Patrocinador/es: This research was supported by the National Foundation for Science and Technology Development (NAFOSTED), Vietnam, Project 101.01-2018.310 Some topics on systems with uncertainty and robust optimization, and by the Ministry of Science, Innovation and Universities of Spain and the European Regional Development Fund (ERDF) of the European Commission, Project PGC2018-097960-B-C22.
URI: http://hdl.handle.net/10045/97528
ISSN: 0095-4616 (Print) | 1432-0606 (Online)
DOI: 10.1007/s00245-019-09596-9
Idioma: eng
Tipo: info:eu-repo/semantics/article
Derechos: © Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2019
Revisión científica: si
Versión del editor: https://doi.org/10.1007/s00245-019-09596-9
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