Nonmonotone line-search methods for convexly constrained multi-objective optimization problems

Abstract

Resumo: Nesta dissertação propomos uma classe de métodos de busca linear não-monótona para problemas de otimização multiobjetivo com restrições convexas. São obtidos limitantes de pior caso para o número de iterações que esses métodos precisam para gerar pontos Paretocríticos aproximados. A generalidade da abordagem proposta permite o desenvolvimento de novos métodos para otimização multiobjetivo.

Abstract: In this work we propose a class of nonmonotone line-search methods for convexly constrained multiobjective optimization problems. Worst-case complexity bounds are obtained for the number of iterations that these methods need to generate an approximate Pareto critical point. The generality of our approach allows the development of new methods for multiobjective optimization