Lexicographic quasiconcave multiobjective programming

Summary Letf _i :A R ben real-valued objective functions on a convex setA -K ^m ,K:=R orC, n, mN. Letg: A R ⁿ be defined by , where for eachxA, (i ₁ (x), ..., i _n (x)) is a permutation of (1, ...,n) such that . In this paper we treat the problem of findingx ^*A such that , wherel-max denotes the lexicographic maximum. If the f_i's are strongly quasiconcave we can reduce the problem stepwise until finally it is in the form of a scalar programming problem. Further, we consider conditions for the existence and uniqueness of a solution and discuss the relationship of the problem to the vector maximum (i.e. Pareto) and maxmin (i.e. Chebychev) problems.

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Zusammenfassung f _i :AR seienn reellwertige Zielfunktionen über einer konvexen MengeA-K ^m ,K:=R oderC, n, mN. g:AR ⁿ sei definiert durch , wobei für jedesxA (i ₁ (x), ... i _n (x)) eine Permutation von (1, ...,n) derart ist, daß Wir betrachten das Problem, einx ^*A so zu finden, daß , wobeil-max das lexikographische Maximum bedeute. Falls dief _i stark quasikonkav sind, läßt sich das Problem stufenweise reduzieren, bis es schließlich die Gestalt eines skalaren Optimierungsproblems annimmt. Wir geben Existenz- und Eindeutigkeitsbedingungen an und besprechen Zusammenhänge mit dem Vektormaximumproblem (d.h. Pareto-Optimierung) und dem Maxmin-Problem (d.h. Tschebyscheff-Optimierung).