Fonctions Invexes G n ralis es Et Optimisation Vectorielle

Dans les problčmes invexes, on exige de considérer une męme 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 ŕ la dualité. Pour améliorer cette situation, dans ce livre, l'invexité par rapport ŕ différentes fonctions (eta-i) est proposée pour étudier les conditions d'optimalité et la dualité pour des problčmes de programmation non linéaire et multi-objectifs. Sous l'hypothčse 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 problčmes 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 ętre 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.