广义多源 Weber 问题的定性分析与自适应提升 DCA
最优化与控制
2024-09-23 v1
摘要
本文有两个主要目标。首先，我们研究使用闵可夫斯基量函数制定的广义多源 Weber 问题的基本定性属性，包括证明全局最优解的存在性、展示解集的紧凑性以及为这些解建立最优性条件。其次，我们应用纳斯特罗夫的平滑技术和自适应提升差分凸函数算法 (BDCA) 来求解广义多源 Weber 问题的无约束和约束版本。这些算法基于 [6,19] 中提出的方法。我们对自适应 BDCA 进行了全面评估，将其性能与 [19] 中提出的方法进行比较，并提供其效率的见解。
引用
@article{arxiv.2409.13635,
title = {Qualitative Analysis and Adaptive Boosted DCA for Generalized Multi-Source Weber Problems},
author = {Vo Si Trong Long and Nguyen Mau Nam and Tuyen Tran and Nguyen Thi Thu Van},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.13635},
year = {2024}
}