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Relaxation Methods for Pessimistic Bilevel Optimization
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AI
DOI：10.1007/s11228-025-00787-x.png)
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摘要
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我们考虑一个光滑的悲观双层优化问题，其中下层问题是凸的并满足Slater约束规范。这些假设确保了问题的Karush-Kuhn-Tucker（KKT）重述是良好定义的。然后，我们介绍并研究了（i）Scholtes，（ii）Lin和Fukushima，（iii）Kadrani、Dussault和Benchakroun，（iv）Steffensen和Ulbrich，以及（v）Kanzow和Schwartz针对我们悲观双层规划KKT重述的松弛方法。这些松弛方法已被广泛研究和比较用于具有互补约束的数学规划（MPCCs）。据我们所知，此类研究尚未针对悲观双层优化问题进行，因为其与MPCC完全不同，互补条件是目标函数的一部分，而非问题可行集的一部分。在介绍这些松弛方法后，我们提供了全局和局部最优解的收敛结果，以及我们悲观双层优化问题中C-和M-平稳点的适当版本。数值结果也被提供，以说明这些松弛算法的实践实现，以及一些初步的比较。
Keyword:
Pessimistic bilevel optimization
KKT reformulation
Relaxation method
C-stationarity
M-stationarity
期刊
S
IF:
1.1
论文数:
35
被引数:
0
机构
引用论文
Two-level value function approach to non-smooth optimistic and pessimistic bilevel programs.png)
Optimization
OptimizationIF0
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