Abstract FR:

La thèse a pour objet l'étude d'une généralisation de l'algorithme du point proximal en optimisation convexe tant d'un point de vue théorique que numérique. L'équivalent de cette généralisation pour l'algorithme de Tikhonov est également proposé. S'inscrivant, dans un premier temps, dans le cadre de la convergence variationnelle, la méthode proximale généralisée est tout d'abord combinée avec les méthodes des pénalités. Puis, lorsqu'appliquée au problème dual, elle permet d'obtenir de nouvelles méthodes de multiplicateurs, différentes de celles introduites par Eckstein et Teboulle. Ces méthodes des multiplicateurs englobent, en particulier, la méthode de Hestenes et Powell, celle de Rockafellar et certaines des méthodes de Kort et Bertsekas.