一种求解非线性极大极小问题的神经网络方法

作者：于金金; 吕一兵^*

来源：长江大学学报(自然科学版), 2019, 16(04): 67-70.

DOI：10.16772/j.cnki.1673-1409.2019.04.013

• 非线性极大极小问题
• 神经网络
• 非线性规划
• Lagrange乘子法
• 稳定性

神经网络具有大规模并行处理及快速收敛的特性,为优化问题的算法设计提供了一种新的思路。为此,设计了一种求解非线性极大极小问题■,■的神经网络方法:首先将非线性极大极小问题■,■转化为带不等式约束的非线性规划问题■;然后采用Lagrange乘子法构造相应非线性规划的神经网络模型■,并对该神经网络模型的渐近稳定性进行了分析。数值试验结果表明,利用神经网络可以有效地求解极大极小问题。

• 单位
  数学学院