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具有仿射等式和凸不等式约束的非线性优化问题的神经动力学方法。 (英语) Zbl 1472.90128号

本文讨论了用递归神经网络处理优化问题的最弱可能条件,考虑了凸、广义凸以及非线性非凸问题。引言对文献中的现有结果进行了很好的概述,接下来的四句话表明本文使用的网络确实是新的。第2章回顾了所需的定义。第三章给出了优化问题P(有限维空间,凸不等式,满秩线性等式,目标函数不一定是凸的或光滑的),其中必须满足一些条件:Slater条件,可行域的有界性,目标函数的正则性和Lipschitz性质。此外,求解P的递归神经网络是一个非自治微分包含。两个数字支持数学表示。第四章从P的临界点的定义和网络的状态解及其收敛性出发,进行了理论分析,例如神经网络的状态在有限时间内进入可行域,然后保持不变,关于到临界点集的距离以及与P的Kuhn-Tucker点的关系,最后,如果目标函数是伪凸的,则网络的状态全局收敛到P的最优解,如果目标函数是凸的,则网络的解(具有特殊初始点)只是其慢解,并且是唯一的。五个带有注释和图形的测试示例补充了本文。

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90立方 非线性规划
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
2006年第68季度 作为计算模型的网络和电路;电路复杂性

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奥的斯
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全文: 内政部

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