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Enregistrement W4210850497 · doi:10.28924/2291-8639-20-2022-11

Nonconvex Vector Optimization and Optimality Conditions for Proper Efficiency

2022· article· en· W4210850497 sur OpenAlex
S. M. Vaezpour, Elham Kiyani, Javad Tavakoli

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Analysis and Applications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOptimization and Variational Analysis
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsVector optimizationGeneralizationContext (archaeology)Closure (psychology)Algebraic numberFunction (biology)Mathematical optimizationClosed setSet (abstract data type)Vector spaceBoundary (topology)Function spaceFeasible regionSpace (punctuation)Optimization problemPure mathematicsComputer scienceMathematical analysisMulti-swarm optimization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we consider, a new nonlinear scalarization function in vector spaces which is a generalization of the oriented distance function. Using the algebraic type of closure, which is called vector closure, we introduce the algebraic boundary of a set, without assuming any topology, in our context. Furthermore, some properties of this algebraic boundary set are given and present the concept of the oriented distance function via this set in the concept of vector optimization. We further investigate Q-proper efficiency in a real vector space, where Q is some nonempty (not necessarily convex) set. The necessary and sufficient conditions for Q-proper efficient solutions of nonconvex optimization problems are obtained via the scalarization technique. The scalarization technique relies on the use of two different scalarization functions, the oriented distance function and nonconvex separation function, which allow us to characterize the Q-proper efficiency in vector optimization with and without constraints.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,904
Score d'incertitude au seuil0,287

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle