लेखक: बिक्रम अधिकारी, एमडी अबू तलहमाइनुद्दीन अंसारी, सविन ट्रेन्टा

जर्नल: न्यूमेरिकल एल्गोरिदम

https://doi.org/10.1007/s11075-026-02396-7

साल: 2026

एब्स्ट्रैक्ट: इस पेपर में, हम नॉन-कॉन्वेक्स मल्टी-ऑब्जेक्टिव ऑप्टिमाइज़ेशन प्रॉब्लम के लिए एक ग्लोबल डिसेंट मेथड डेवलप करते हैं। प्रपोज़्ड अप्रोच सिंगल-ऑब्जेक्टिव ग्लोबल डिसेंट टेक्नीक के बेसिक कॉन्सेप्ट पर बेस्ड है, जबकि ऑब्जेक्टिव फंक्शन के प्री-डिफाइंड स्केलर या ऑर्डरिंग इन्फॉर्मेशन की ज़रूरत को हटा देता है। शुरू में, प्रपोज़्ड मेथड किसी भी सूटेबल डिसेंट एल्गोरिदम का इस्तेमाल करके एक लोकल वीक एफिशिएंट सॉल्यूशन को आइडेंटिफाई करता है, फिर मल्टी-ऑब्जेक्टिव ग्लोबल डिसेंट फंक्शन नाम का एक ऑक्सिलरी फंक्शन अप्लाई करता है ताकि सिस्टमैटिकली इम्प्रूव्ड लोकल वीक एफिशिएंट सॉल्यूशन की ओर ट्रांज़िशन किया जा सके। यह सही है कि यह मेथड नॉन-कॉन्वेक्स प्रॉब्लम के लिए एक ग्लोबल पैरेटो फ्रंट जेनरेट कर सकता है, जिसमें कई अलग-अलग लोकल पैरेटो फ्रंट होते हैं। अंत में, प्रस्तावित विधि की मजबूती, मापनीयता और प्रभावशीलता को प्रदर्शित करने के लिए बेंचमार्क गैर-उत्तल बहु-उद्देश्यीय अनुकूलन समस्याओं पर व्यापक संख्यात्मक प्रयोग किए गए हैं।