文献

J-GLOBAL ID：202002270438842001   整理番号：20A1124441

集合値マップによる凸ベクトル最適化問題における近似解の逐次特性化【JST・京大機械翻訳】

Sequential characterizations of approximate solutions in convex vector optimization problems with set-valued maps

著者 (4件)： Sisarat Nithirat (Department of Mathematics, Faculty of Science, Naresuan University, Phitsanulok, Thailand) ,  Wangkeeree Rabian (Department of Mathematics, Faculty of Science, Naresuan University, Phitsanulok, Thailand) ,  Wangkeeree Rabian (Research center for Academic Excellence in Mathematics, Naresuan University, Phitsanulok, Thailand) ,  Tanaka Tamaki (Graduate School of Science and Technology, Niigata University, Niigata, Japan)
資料名： Journal of Global Optimization  (Journal of Global Optimization)
巻： 77  号： 2  ページ： 273-287  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2010A  ISSN： 0925-5001  CODEN： JGOPEO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,集合値マップによる凸ベクトル最適化問題を扱った。制約条件付けの欠如において,スケール化定理により,対応する設定値マップに関連する限界関数の近似的部分微分に関する問題に対する近似的な弱パレート最適解を特徴付ける逐次Lagrange乗数条件を提供した。また,本論文は,この結果が,Slater型制約資格より弱い新しい制約資格の下での問題に対する近似Lagrange乗数条件をもたらすことを示した。また,逐次条件の重要性を議論するために,実例を提供した。Copyright Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： Lagrange乗数法 ,  *近似法 ,  微分 ,  スカラー ,  凸形 ,  キャラクタリゼーション ,  Pareto最適解 ,  *近似解
準シソーラス用語： ベクトル最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 集合値マップによる凸ベクトル最適化問題 ,  逐次Lagrange乗数条件 ,  制約条件付け ,  スカラー化 ,  近似弱Pareto最適解

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (8件)： 集合 ,  マップ ,  凸 ,  ベクトル ,  最適化問題 ,  近似解 ,  逐次 ,  特性化