【摘要】：構(gòu)造了一個以微分包含形式給出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來求解帶有等式約束和不等式約束的非線性最優(yōu)化問題.通過在網(wǎng)絡(luò)模型中引入含有加權(quán)矩陣的高階補(bǔ)償項(xiàng),不僅提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化計算的收斂速度,而且改進(jìn)了優(yōu)化解從不可行域逐步收斂到穩(wěn)定域的問題.理論上不僅證明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的解的全局存在性和唯一性,也證明了解的有界性以及在有限的時間內(nèi)收斂到最優(yōu)化問題所確定的最優(yōu)解集中,并分析了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全局吸引性.通過三個數(shù)值例子驗(yàn)證了所提出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的有效性.
[Abstract]:A neural network model in the form of differential inclusions is constructed to solve nonlinear optimization problems with equality constraints and inequality constraints. By introducing the higher-order compensation term with weighted matrix into the network model, the convergence rate of neural network optimization calculation is improved, and the problem that the optimal solution converges from the infeasible region to the stable region is improved. In theory, not only the global existence and uniqueness of the solution of the neural network is proved, but also the boundedness of the solution and the optimal solution set determined by converging to the optimization problem in a finite time are proved. The global attractiveness of the neural network is analyzed. Three numerical examples are given to verify the effectiveness of the proposed neural network optimization.
【作者單位】： 東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;國網(wǎng)池州供電公司;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61473070,61433004) 流程工業(yè)綜合自動化國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目(2013ZCX01)
【分類號】：TP183

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6 尼克;“想啥來啥”和“吃啥補(bǔ)啥”的人工智能之爭[N];東方早報;2014年

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本文編號：2418887