Submitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2015-05-14T15:48:06Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Pedro Bonfim de Assunção Filho - 2015.pdf: 1595722 bytes, checksum: f3fd3bdb8a9b340d60e156dcf07a9d63 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2015-05-14T15:51:54Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Pedro Bonfim de Assunção Filho - 2015.pdf: 1595722 bytes, checksum: f3fd3bdb8a9b340d60e156dcf07a9d63 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-05-14T15:51:54Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Pedro Bonfim de Assunção Filho - 2015.pdf: 1595722 bytes, checksum: f3fd3bdb8a9b340d60e156dcf07a9d63 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2015-02-25 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / In this work, based in [1, 18], we study the convergence of method of proximal point (MPP) regularized by a quasi-distance, applied to an optimization problem. The objective function considered not is necessarily convex and satisfies the property of Kurdyka- Lojasiewicz around by their generalized critical points. More specifically, we will show that any limited sequence, generated from MPP, converge the a generalized critical point. / Neste trabalho, baseado em [1, 18], estudamos a convergência do método do ponto proximal (MPP) regularizado por uma quase-distância aplicado a um problema de otimização. A função objetivo considerada não é necessariamente convexa e satisfaz a propriedade de Kurdyka-Lojasiewicz ao redor de seus pontos críticos generalizados. Mais precisamente, mostraremos que qualquer sequência limitada, gerada pelo MPP, converge a um ponto crítico generalizado.