一种求解非线性极大极小问题的神经网络方法

论文摘要

神经网络具有大规模并行处理及快速收敛的特性,为优化问题的算法设计提供了一种新的思路。为此,设计了一种求解非线性极大极小问题■,■的神经网络方法:首先将非线性极大极小问题■,■转化为带不等式约束的非线性规划问题■;然后采用Lagrange乘子法构造相应非线性规划的神经网络模型■,并对该神经网络模型的渐近稳定性进行了分析。数值试验结果表明,利用神经网络可以有效地求解极大极小问题。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 于金金,吕一兵

关键词: 非线性极大极小问题,神经网络,非线性规划,乘子法,稳定性

来源: 长江大学学报(自然科学版) 2019年04期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,信息科技

专业: 数学,自动化技术

单位: 长江大学信息与数学学院

基金: 国家自然科学基金项目(11771058)

分类号: O224;TP183

DOI: 10.16772/j.cnki.1673-1409.2019.04.013

页码: 67-70

总页数: 4

文件大小: 394K

下载量: 79

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