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.