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On Roughly Convex Multiobjective Optimization
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AI
DOI：10.1007/s10013-026-00812-y.png)
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摘要
En 中文
本文考虑一个粗略凸的多目标优化问题，并利用目标映射的外部伽马-凸性（或伽马-类凸性）的概念，其中伽马 > 0 是目标函数的粗糙度，证明所考虑问题的每个伽马-局部弱有效解（或伽马-局部有效解）也是全局弱有效解（或全局有效解）。通过使用伽马-次微分建立了有效解的必要和充分条件。文中还给出了例子来说明所得结果。
Keyword:
Multiobjective optimization
Efficiency solution
Optimality condition
Rough convexity
gamma-subdifferential
期刊
V
IF:
0.7
论文数:
45
被引数:
0
机构
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