Duality for convex infinite optimization on linear spaces

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Título: Duality for convex infinite optimization on linear spaces
Autor/es: 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: Convex infinite programming | Lagrangian duality | Haar duality | Limiting formulas
Área/s de conocimiento: Estadística e Investigación Operativa
Fecha de publicación: 13-mar-2022
Editor: Springer Nature
Cita bibliográfica: Optimization Letters. 2022, 16: 2501-2510. https://doi.org/10.1007/s11590-022-01865-x
Resumen: This note establishes a limiting formula for the conic Lagrangian dual of a convex infinite optimization problem, correcting the classical version of Karney [Math. Programming 27 (1983) 75-82] for convex semi-infinite programs. A reformulation of the convex infinite optimization problem with a single constraint leads to a limiting formula for the corresponding Lagrangian dual, called sup-dual, and also for the primal problem in the case when strong Slater condition holds, which also entails strong sup-duality.
Patrocinador/es: This research was partially supported by Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades (MCIU), Agencia Estatal de Investigación (AEI), and European Regional Development Fund (ERDF), Project PGC2018-097960-B-C22.
URI: http://hdl.handle.net/10045/122269
ISSN: 1862-4472 (Print) | 1862-4480 (Online)
DOI: 10.1007/s11590-022-01865-x
Idioma: eng
Tipo: info:eu-repo/semantics/article
Derechos: © Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2022
Revisión científica: si
Versión del editor: https://doi.org/10.1007/s11590-022-01865-x
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