Método do Ponto Proximal Interior para Minimização Quase-Convexa
Método de ponto proximal, Minimização quase-convexa, Regularização tipo-distância.
Nesta dissertação serão apresentados alguns algoritmos que utilizam o Método do Ponto Proximal Interior para a minimização de funções quase-convexas, próprias e continuamente diferenciáveis. Os algoritmos são diferenciados na escolha da função regularizadora, a qual é denominada “tipo-distância”, a saber: Euclidiana, phi - Divergente, de Bregman e Log-Quadrática. Será provado que a sequência gerada por cada um dos algoritmos converge para um ponto estacionário da função em questão e que, sob a condição dos parâmetros de regularização convergirem a zero, obtemos que a sequência converge para a solução do problema.