Resumen de Velocidad de convergencia de un algoritmo de punto proximal escalarizado inexacto para minimización multiobjetivo cuasi-convexa en espacios Euclidianos

Erik A. Papa Quiroz, Segundo Cruzado Acuña

• español

  En este art´ıculo presentamos un an´alisis sobre la tasa de convergencia de un algoritmo de punto proximal escalarizado inexacto para resolver problemas irrestrictos de minimizaci´on multiobjetivo cuasi-convexas definidos en espacios Eu-clidianos, donde las funciones vectoriales son localmente Lipschitz. Bajo algunas hip´otesis naturales, probamos que la sucesi´on generada por el algoritmo converge lineal y superlinealmente hacia un punto cr´ıtico Pareto-Clarke del problema.

• English

  In this paper we present a rate of convergence analysis of an inexact proximal point algorithm to solve unconstrained quasiconvex multiobjective minimi-zation problems defined in Euclidean spaces, where the vector functions are locally Lipschitz. Under some natural assumptions, we prove that the sequence generated by the algorithm converges linearly and superlinearly to a critical Pareto-Clarke point of the problem.