基于BP神经网络的无约束优化方法

作者：董志贵; 王福林^*; 宋庆凤; 吴志辉

来源：统计与决策, 2019, 35(01): 79-82.

DOI：10.13546/j.cnki.tjyjc.2019.01.017

• BP神经网络
• 无约束优化
• 黑箱问题
• 试验步长

针对具有黑箱特性的无约束优化问题,在BP神经网络函数拟合的基础上,提出基于双曲正切传递函数BP神经网络的无约束优化方法。文章以网络输出极小化数学模型为例,阐述了无约束优化方法的基本思路,推导了网络的输出对输入的一阶导数(梯度),给出了初始试验步长计算公式和优化方法的终止准则,在此基础上,阐述了优化方法的实现流程。最后,将优化方法应用到两个典型的无约束优化问题进行示例验证,优化结果表明该方法是解决黑箱优化问题的一种稳定可行算法。

• 单位
  辽宁何氏医学院; 东北农业大学