An inexact restoration approach to optimization problems with multiobjective constraints under weighted-sum scalarization

Autor(es)

Bueno, L. F. ; Haeser, G. ; Martinez, J. M.

• Tipo de documento: Artigo Científico
• Fonte: Optimization Letters; v. 10, n. 6, p. 1315-1325, AUG 2016.
• Citações Web of Science: 3

Resumo

We apply a flexible inexact-restoration (IR) algorithm to optimization problems with multiobjective constraints under the weighted-sum scalarization approach. In IR methods each iteration has two phases. In the first phase one aims to improve the feasibility and, in the second phase, one minimizes a suitable objective function. We show that with the IR framework there is a natural way to explore the structure of the problem in both IR phases. Numerical experiments are conducted on Portfolio optimization, the More-Garbow-Hillstrom collection, and random fourth-degree polynomials, where we show the advantages of exploiting the structure of the problem. (AU)

• Processo FAPESP: 14/01446-5 - SIAM conference on optimization
• Beneficiário: Luis Felipe Cesar da Rocha Bueno
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Reunião - Exterior
• Processo FAPESP: 13/05475-7 - Métodos computacionais de otimização
• Beneficiário: Sandra Augusta Santos
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático
• Processo FAPESP: 15/02528-8 - Métodos do tipo Newton para otimização linear e não linear
• Beneficiário: Luis Felipe Cesar da Rocha Bueno
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Processo FAPESP: 10/19720-5 - Condições de otimalidade e restauração inexata
• Beneficiário: Gabriel Haeser
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Jovens Pesquisadores