Fonctions invexes g n ralis es et optimisation vectorielle: Optimalit , Caract risations, Dualit et Applications (Omn.Univ.Europ.) (French Edition)

Dans les problèmes invexes, on exige de considérer une même fonction eta pour les fonctions objectifs et contraintes. En raison de cette restriction, diverses difficultés sont rencontrées dans les applications liées aux conditions d'optimalité et à la dualité. Pour améliorer cette situation, dans ce livre, l’invexité par rapport à différentes fonctions (eta-i) est proposée pour étudier les conditions d'optimalité et la dualité pour des problèmes de programmation non linéaire et multi-objectifs. Sous l’hypothèse de cette invexité généralisée ou de ses extensions, de nouvelles conditions nécessaires et suffisantes de type Kuhn-Tucker (Fritz-John), des caractérisations des solutions et plusieurs résultats de dualité sont obtenus pour des problèmes non-linéaires et multi-objectifs (non)-différentiables avec contraintes d'inégalité. Plusieurs exemples sont donnés pour illustrer les résultats d’optimalité obtenus qui généralisent et étendent des résultats connus dans ce domaine. Le contenu de cette étude devrait être accessible, utilisable et utile aux étudiants, aux chercheurs et aux praticiens dans les domaines de la RO, l'optimisation, les mathématiques appliquées, l’ingénierie etc.

Docteur en Mathématiques (Recherche Opérationnelle), Maître de Conférences à l'université de Béjaia et président du comité scientifique du département d'Informatique. Ses domaines d'intérêt et de recherche sont la convexité généralisée, la programmation multi-objectifs, la théorie des jeux et la théorie des graphes.