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28.01.2020 | Original Research

On q-Newton’s method for unconstrained multiobjective optimization problems

Zeitschrift:
Journal of Applied Mathematics and Computing
Autoren:
Shashi Kant Mishra, Geetanjali Panda, Md Abu Talhamainuddin Ansary, Bhagwat Ram
Wichtige Hinweise

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

In this paper, we present a method of so-called q-Newton’s type descent direction for solving unconstrained multiobjective optimization problems. The algorithm presented in this paper is implemented by applying an independent parameter q (quantum) in an Armijo-like rule to compute the step length which guarantees that the value of the objective function decreases at every iteration. The search processes gradually shift from global in the beginning to local as the algorithm converges due to q-gradient. The algorithm is experimented on 41 benchmark/test functions which are unimodal and multi-modal with 1, 2, 3, 4, 5, 10 and 50 different dimensions. The performance of the proposed method is confirmed by comparing with three existing schemes.

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