An inexact scalarization proximal point method for multiobjective quasiconvex minimization in Euclidean spaces

Descripción del Articulo

In this paper, we present an inexact scalarized proximal point method to solve unconstrained quasiconvex multiobjective minimization problems defined in Euclidean spaces, where the vector functions are locally Lipschitz. Under some natural assumptions, we prove that the sequence generated by the met...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Papa Quiroz, Erik, Cruzado Acuña, Segundo
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2019
Institución:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio:Revista UNMSM - Pesquimat
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:ojs.csi.unmsm:article/16125
Enlace del recurso:https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/matema/article/view/16125
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Proximal point method; quasiconvex function; multiobjetive optimization; Clarke subdifferential; Fréchet subdifferential
Método de punto proximal; función cuasi-convexa; optimización multiobjetivo; subdiferencial de Clarke; subdiferencial de Fréchet
Descripción
Sumario:In this paper, we present an inexact scalarized proximal point method to solve unconstrained quasiconvex multiobjective minimization problems defined in Euclidean spaces, where the vector functions are locally Lipschitz. Under some natural assumptions, we prove that the sequence generated by the method is well defined and converges globally. Next, introduzing two error criteria on the method, two variants are obtained, and it is proved that the sequences generated by each one of these variants, converge to a Pareto-Clarke critical point of the problem.
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