A Newton method for uncertain multiobjective optimization problems with finite uncertainty sets
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Notice bibliographique
Résumé
In this study, we investigate an uncertain multiobjective optimization problem through a setvalued optimization problem, and introduce a Newton method to find robust weakly efficient points of the considered uncertain optimization problem.We assume that the problem under consideration has uncertainty only in the objective function, and the involved uncertainty set is of finite cardinality.Also, for each uncertain scenario, the components of the objective function of the problem are assumed to be twice continuously differentiable and locally strong convex.Utilizing the concept of a partition set from set optimization, we formulate a class of vector optimization problems to solve the formulated set optimization problem pertaining to the considered uncertain multiobjective optimization.We derive a Newton method to solve this class of vector optimization problems that facilitates generating a sequence of points whose any limit point is a weakly robust efficient solution of the considered problem.The proposed method is found to have a local superlinear convergence rate under standard hypotheses with a regularity condition.Additionally, assuming Lipschitz continuity of the Hessian of the objective function for all scenarios, we show local quadratic convergence of the method.Finally, we provide numerical examples to discuss and illustrate the performance of the proposed method.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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