Multiple-gradient descent algorithm (MGDA) for multiobjective optimization / Algorithme de descente à gradients multiples pour l'optimisation multiobjectif

Jean-Antoine Désidéri 1
1 OPALE - Optimization and control, numerical algorithms and integration of complex multidiscipline systems governed by PDE
CRISAM - Inria Sophia Antipolis - Méditerranée , JAD - Laboratoire Jean Alexandre Dieudonné : UMR6621
Résumé : On se place dans le contexte de l'optimisation concourante de plusieurs critères J i (Y ) (i = 1, . . . ,n), fonctions régulières du vecteur de conception Y ∈ RN (n N). On donne une solution constructive originale au problème de l'identification d'une direction de descente commune à tous les critères en un point Y^0 non optimal au sens de Pareto. On est conduit à généraliser la méthode classique du gradient au contexte multiobjectif en utilisant cette direction pour la descente. On prouve que l'algorithme converge alors vers un point de conception Pareto-stationnaire.
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Article dans une revue
Comptes Rendus Mathématique, Elsevier Masson, 2012, Tome 350 (Fascicule 5-6), pp.313-318. 〈10.1016/j.crma.2012.03.014〉
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Contributeur : Jean-Antoine Désidéri <>
Soumis le : mercredi 26 décembre 2012 - 17:37:49
Dernière modification le : vendredi 12 janvier 2018 - 01:55:39

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Jean-Antoine Désidéri. Multiple-gradient descent algorithm (MGDA) for multiobjective optimization / Algorithme de descente à gradients multiples pour l'optimisation multiobjectif. Comptes Rendus Mathématique, Elsevier Masson, 2012, Tome 350 (Fascicule 5-6), pp.313-318. 〈10.1016/j.crma.2012.03.014〉. 〈hal-00768935〉

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