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Geometric duality for convex vector optimization problems

机译:凸向量优化问题的几何对偶

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摘要

Geometric duality theory for multiple objective linear programming problems turned out to be very useful for the development of efficient algorithms to generate or approximate the whole set of nondominated points in the outcome space. This article extends the geometric duality theory to convex vector optimization problems.
机译:事实证明,用于多目标线性规划问题的几何对偶理论对于开发高效算法以在结果空间中生成或逼近整个非支配点集非常有用。本文将几何对偶理论扩展到凸向量优化问题。

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