Inertial proximal point regularization algorithm for unconstrained vector convex optimization problems

Abstract

The purpose of the paper is to investigate an iterative regularization method of proximal point type for solving ill-posed vector convex optimization problems in Hilbert spaces. The application to the convex feasibility problems and the common fixed points for nonexpansive potential mappings is also given.

Досліджено ітеративний метод регуляризації типу проксимальної точки для розв'язку некоректних векторних опуклих задач оптимізації у гільбертових просторах. Наведено також застосування методу до задач опуклої припустимості та до задачі про спільні нерухомі точки для нерозширних відображень потенціала.