<!DOCTYPE html>
<html>
  <head>

    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=UTF-8">
  </head>
  <body>
    <p>Call for Papers: <b>Special Issue on Multi-objective Programming</b><br>
      in the Journal of Multi-Criteria Decision Analysis (JMCDA), Wiley<i><br>
      </i> <br>
      <i>Deadline extended:<font color="#cc0000"> 30th November 2025</font></i><br>
      Submission: <a class="moz-txt-link-freetext"
        href="https://submission.wiley.com/journal/MCDA">https://submission.wiley.com/journal/MCDA</a><br>
      <br>
      <br>
      Guest Editors:<br>
      Lavinia Amorosi, Sapienza Università di Roma, Italy<br>
      Sophie N. Parragh, Johannes Kepler University Linz, Austria<br>
      Michael Stiglmayr, University of Wuppertal, Germany<br>
      <br>
      <br>
      Multi-objective optimization has become an indispensable tool in
      many application areas. Since<br>
      handling multiple objective functions adds a further layer of
      difficulty to an optimization<br>
      problem, compact problem formulations, theoretical analyses, and
      efficient solution algorithms<br>
      are of particular importance to solve multi-objective optimization
      problems arising in real-<br>
      world applications. This special issue will focus on recent
      advances in multi-objective programming<br>
      <br>
      We invite high-quality submissions addressing theoretical and
      algorithmic developments, and<br>
      advancing the theory and methodology of multi-objective
      optimization. Subject areas of this<br>
      special issue include (but are not limited to):<br>
      • scalarization methods and objective space algorithms<br>
      • decision space algorithms<br>
      • approximation and representation algorithms for multi-objective
      optimization<br>
      • multi-objective branch-and-bound and branch-and-cut algorithms<br>
      • column generation and branch-and-price algorithms<br>
      • multi-objective discrete and combinatorial problems<br>
      • multi-objective continuous linear or non-linear problems<br>
      • multi-objective mixed integer (non-)linear problems<br>
      • stochastic and robust multi-objective optimization<br>
      • complexity analysis for multi-objective optimization algorithms<br>
      • parallelization of exact multi-objective optimization algorithms<br>
      • multi-objective optimization with general dominance cones</p>
    <pre class="moz-signature" cols="72">
-- 
-----------------------------------------
PD Dr. Michael Stiglmayr
University of Wuppertal
School of Mathematics and Natural Sciences
Institute of Mathematical Modelling, Analysis and Computational Mathematics
Optimization Group
Gaussstr. 20, 42119 Wuppertal
<a class="moz-txt-link-abbreviated" href="mailto:stiglmayr@uni-wuppertal.de">stiglmayr@uni-wuppertal.de</a>
<a class="moz-txt-link-freetext" href="http://uni-w.de/u9">http://uni-w.de/u9</a>
-----------------------------------------</pre>
    <br>
  </body>
</html>