一类非光滑非凸优化问题的神经网络方法
Neural network optimization method for class of nonconvex nonsmooth optimization problems
广西大学 计算机与电子信息学院, 南宁 530004
摘要
提出了解决一类带等式与不等式约束的非光滑非凸优化问题的神经网络模型。证明了当目标函数有下界时，神经网络的解轨迹在有限时间收敛到可行域。同时，神经网络的平衡点集与优化问题的关键点集一致，且神经网络最终收敛于优化问题的关键点集。与传统基于罚函数的神经网络模型不同，提出的模型无须计算罚因子。最后，通过仿真实验验证了所提出模型的有效性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61462006)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.03.0150
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第9期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2575-2578
文章编号: 1001-3695(2019)09-003-2575-04
发布历史
[2019-09-05] 印刷出版
引用本文
喻昕, 陈昭蓉. 一类非光滑非凸优化问题的神经网络方法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (9): 2575-2578. (Yu Xin, Chen Zhaorong. Neural network optimization method for class of nonconvex nonsmooth optimization problems [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (9): 2575-2578. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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