La Méthode du Point Proximal

Optimisation convexe et Stratégies de recherche d'un zéro d'un opérateur monotone maximal

Le but de cet ouvrage est de présenter une méthode de recherche d’un minimum d’une fonction convexe, propre et semi-continue inférieurement; c’est-à-dire, une méthode de recherche d’un zéro du sous-différentiel d’une fonction convexe, propre et semi-continue inférieurement.

Il s’agit de la Méthode du Point Proximal qui est plus généralement basée sur un Algorithme itératif du calcul d’un zéro d’un opérateur monotone maximal, et qui a été introduite par Martinet en 1970 et développée par des mathématiciens comme Rockafellar, Güler, etc… Pour se faire, nous avons d’abord rappeler les notions essentielles de l’Optimisation Convexe et les critères d'existence de solutions en optimisation convexe et/ou Différentiable, et ensuite exposer le fondement théorique de la Méthode du Point Proximal pouvant être aussi considérée comme une méthode de régularisation.

De plus une adaptation de l’Algorithme Proximal au cas (non convexe) d’une différence de fonctions convexes, due à Sun-Sampaio-Candido, a été abordée.