UM MÉTODO INTERIOR PROXIMAL LINEARIZADO PARA PROGRAMAÇÃO DC

dc.contributor.author	CAVALCANTE, Felipe de Sales.
dc.date.accessioned	2020-03-25T12:58:11Z
dc.date.available	2020-03-25T12:58:11Z
dc.date.issued	2020-03-25
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/123456789/2096
dc.description	Orientador: Prof.º. Dr. Jurandir de Oliveira Lopes.Examinador Interno: Prof. Dr. João Carlos de Oliveira Souza.Examinador Externo: Prof. Dr Pedro Jorge Sousa dos Santos.	pt_BR
dc.description.abstract	RESUMO:Apresentamos um Método Interior Proximal para resolver problemas não convexos, problemas de otimização onde a função objetivo é dada pela diferença de duas funções convexas (função DC). Para este m, consideramos um método proximal linearizado com distância proximal como regularização. Análise de convergência de escolhas particulares de distância proximal, como distância proximal de segunda ordem e distância de Bregman, são consideradas.ABSTRACT:We present an interior proximal method for solving constrained nonconvex optimization problems where the objective function is given by the di erence of two convex function (DC function). To this end, we consider a linearized proximal method with a proximal distance as regularization. Convergence analysis of particular choices of the proximal distance as second-order homogeneous proximal distances and Bregman distances are considered.	pt_BR
dc.description.sponsorship	Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).	pt_BR
dc.language.iso	other	pt_BR
dc.title	UM MÉTODO INTERIOR PROXIMAL LINEARIZADO PARA PROGRAMAÇÃO DC	pt_BR
dc.type	Preprint	pt_BR