张涛;刘瑞林;陈芳 基于精英PSO算法的BP人工神经网络用于一般双层规划问题。 （英语） Zbl 1460.65074号 J.非线性凸分析。 21，第4期，885-898（2020年）. 摘要：本文中的一般双层规划问题主要是指决策变量维数较高或目标函数不可微的双层规划问题。本文采用基于精英粒子群优化算法（BPANN-PSO）的BP人工神经网络求解G-BLPP的下层问题，上层变量固定。它可以显著降低下层问题的计算开销，并且可以大大提高整个问题的算法收敛性。此外，由于BPANN是由粒子群优化算法训练的，因此该算法不要求目标函数是可微的。最后，我们用所提出的算法解决了两组测试问题。结果表明，该算法的计算效率和收敛性均优于文献中的算法。 MSC公司： 65千5 数值数学规划方法 90立方 非线性规划 90 C59 数学规划中的近似方法和启发式 关键词：广义二层目标规划;BP人工神经网络;精英粒子群优化;汇聚 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{T.Zhang}等人，J.非线性凸分析。21，第4号，885--898（2020；Zbl 1460.65074） 全文： 链接