Convergence speed of a inexact scalar proximal point algorithm for multiobjective quasiconvex minimization in Euclidean spaces

Descripción del Articulo

In this paper we present a rate of convergence analysis of an inexact proximal point algorithm to solve unconstrained quasiconvex multiobjective minimi-zation problems defined in Euclidean spaces, where the vector functions are locally Lipschitz. Under some natural assumptions, we prove that the sequ...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Papa Quiroz, Erik, Cruzado Acu˜na, Segundo
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2019
Institución:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio:Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:ojs.csi.unmsm:article/17228
Enlace del recurso:https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/matema/article/view/17228
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:proximal Point Method
quasiconvex function
multiobjetive optimization
m´etodo de Punto proximal
funci´on Cuasi-convexa
optimizaci´on multiobjetivo
Descripción
Sumario:In this paper we present a rate of convergence analysis of an inexact proximal point algorithm to solve unconstrained quasiconvex multiobjective minimi-zation problems defined in Euclidean spaces, where the vector functions are locally Lipschitz. Under some natural assumptions, we prove that the sequence generated by the algorithm converges linearly and superlinearly to a critical Pareto-Clarke point of the problem.
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