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Approximating the Pareto set of multiobjective linear programs via Robust Optimization

机译:通过maTLaB逼近多目标线性程序的pareto集   稳健优化

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摘要

We consider problems with multiple linear objectives and linear constraintsand use Adjustable Robust Optimization and Polynomial Optimization as tools toapproximate the Pareto set with polynomials of arbitrarily large degree. Themain difference with existing techniques is that we optimize a single(extended) optimization problem that provides a polynomial approximationwhereas existing methods iteratively construct a piecewise linearapproximation. One of the advantages of the proposed method is that it is moreuseful for visualizing the Pareto set.
机译:我们考虑具有多个线性目标和线性约束的问题,并使用可调整的稳健优化和多项式优化作为工具,以任意大程度的多项式来逼近Pareto集。与现有技术的主要区别在于,我们对提供多项式逼近的单个(扩展)优化问题进行了优化,而现有方法则迭代地构建分段线性逼近。所提出的方法的优点之一是,它对于可视化帕累托集更为有用。

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