我们在这篇文章中考虑在非负约束下的一类凸规划问题,并研究了两种内邻近点类型的算法。这些算法主要是通过用某个特殊的非线性距离函数来取代一般的二次邻近项,并且保证了产生的点总是内点。它们也可以应用于求解变分不等式问题和单调包含问题。　　 本文由三部分组成,具体分布如下:　　 在第一章中,我们简要的介绍了内邻近点算法的背景及其研究进展情况,并给出了一些基本概念和记号。第二章我们主要在熵型一阶齐次距离函数的基础之上添加了一般的邻近点项,通过参数的不同选取,使得目标函数有更快的下降速度,并在多面体约束下进行了相应的推广。针对熵型距离函数的特点,我们给出了解集的一个重要性质。第三章我们基于熵型二阶齐次距离函数在非负约束下得到了一些收敛性结果,并且给出了一些实际应用的例子加以分析说明。