Prioritized optimization by Nash games : towards an adaptive multi-objective strategy - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Access content directly
Journal Articles ESAIM: Proceedings and Surveys Year : 2021

Prioritized optimization by Nash games : towards an adaptive multi-objective strategy

Abstract

This work is part of the development of a two-phase multi-objective differentiable optimization method. The first phase is classical: it corresponds to the optimization of a set of primary cost functions, subject to nonlinear equality constraints, and it yields at least one known Pareto-optimal solution x A. This study focuses on the second phase, which is introduced to permit to reduce another set of cost functions, considered as secondary, by the determination of a continuum of Nash equilibria, {xε} (ε ≥ 0), in a way such that: firstly, x0 = x A (compatibility), and secondly, for ε sufficiently small, the Pareto-optimality condition of the primary cost functions remains O(ε 2), whereas the secondary cost functions are linearly decreasing functions of ε. The theoretical results are recalled and the method is applied numerically to a SuperSonic Business Jet (SSBJ) sizing problem to optimize the flight performance.
Ce travail s'inscrit dans le développement d'une méthode d'optimisation différentiable multiobjectif priorisée qui s'applique en deux phases. La première phase est classique: elle correspond a l'optimisation d'un ensemble de fonctions coûts, considérées comme principales, sous contraintes d'égalité non linéaires, et fournit au moins une solution Pareto-optimale x A connue. On se concentre dans cetteétude sur la deuxième phase, qui est introduite pour permettre la réduction d'autres fonctions coûts, dites secondaires, par la détermination d'un continuum d'équilibres de Nash, {xε} (ε ≥ 0), de telle sorte que: d'une part x0 = x A (compatibilité), et d'autre part, pour ε suffisamment petit, la condition de Pareto-optimalité des fonctions coûts principales est maintenueà O(ε 2) près, alors que les fonctions coûts secondaires décroissent linéairement en ε. Les résultats théoriques sont rappelés et la méthode est appliquée numériquementà un problème de dimensionnement d'un avion d'affaires supersonique (SSBJ) pour en optimiser la performance de vol.
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hal-03430912 , version 1 (16-11-2021)

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Jean-Antoine Désidéri, Régis Duvigneau. Prioritized optimization by Nash games : towards an adaptive multi-objective strategy. ESAIM: Proceedings and Surveys, 2021, 71, pp.54-63. ⟨10.1051/proc/202171106⟩. ⟨hal-03430912⟩
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