一种求解局部 Lipschitz 多目标优化问题的高效下降方法
最优化与控制
2021-03-05 v1
摘要
本文针对局部 Lipschitz 连续多目标优化问题（MOPs）提出一种高效下降方法。该方法通过将关于非光滑 MOPs 下降方向计算的理论结果与实际近似目标函数次微分的方法相结合来实现。我们证明了其收敛到满足 Pareto 最优性必要条件之点。利用一组测试问题，我们将所提方法与 Mäkelä 的多目标近端束方法进行比较。结果表明，我们的方法具有竞争力且更易于实现。尽管目标函数评估次数较多，但次梯度评估的总次数更少。最后，我们展示了该方法可与细分算法结合以计算非光滑 MOPs 的整个 Pareto 集。
引用
@article{arxiv.2004.11578,
title = {An efficient descent method for locally Lipschitz multiobjective optimization problems},
author = {Bennet Gebken and Sebastian Peitz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.11578},
year = {2021}
}