求解约束优化问题的神经网络模型
提出一种连续的求解优化问题的神经网络网络,它不仅可以求解具有等式约束和不等式约束的非线性规划问题,而且具有良好的性能.本文网络的主要优点是它是Newton梯度方法对约束问题的推广,可以研究的特殊约束下网络的动态行为和收敛速率,并且在解二次规划时,它比现有的神经网络模型还简单.
非线性规划 约束优化 神经网络 动力系统 能量函数 大范围收敛
陶卿 孙德敏
中国科学技术大学自动化系(合肥)
国内会议
北京
中文
126-129
2000-10-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)