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On approximate solutions of nondifferentiable vector optimization problems with cone-convex objectives

机译:关于锥形凸面目标的非难向量优化问题的近似解

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摘要

In this paper, we study a nondifferentiable constrained vector optimization problem where the partial order in the image space is induced by a closed, convex and pointed cone with nonempty interior. Under the C-convexity assumption, we present necessary and sufficient KKT optimality conditions for weakly C-E-efficient solutions. In addition, we formulate a Wolfe-type dual problem, and then weak and strong duality theorems are presented.
机译:在本文中,我们研究了一个非难的约束的矢量优化问题,其中图像空间中的部分顺序由具有闭合的,凸起的锥形凸起的与非空的内部引起的。 在C凸起假设下,我们对弱C-E-equirms求解的解决方案提供了必要和足够的KKT最优性条件。 此外,我们制定了沃尔夫型双问题,然后提出了弱和强大的二元定理。

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