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题名解一类非线性极大极小问题的神经网络
被引量：1
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作者
杨红梅
高兴宝
白颉
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机构
陕西师范大学数学与信息科学学院
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出处
《陕西科技大学学报（自然科学版）》
2006年第4期90-93,101,共5页
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基金
国家自然科学基金(10571115)
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文摘
考虑了一类非线性极大极小问题,通过将其转化为等价非线性凸规划提出了求解它的一个神经网络模型,严格证明了新模型是Lyapunov稳定的,并且在有限时间内收敛到原问题的一个精确解。与已有模型相比,新模型结构简单,更适合硬件实现。数值实验表明,该模型不仅可行而且有效。
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关键词
非线性极大极小问题
非线性凸规划
神经网络
有限时间收敛
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Keywords
nonlinear minimax problem
nonlinear convex programming
neural network
finite-time convergence
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分类号
O221.2
[理学—运筹学与控制论]
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题名非线性极大极小问题一个新的QP-free算法
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作者
马国栋
周泽文
靳文慧
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机构
玉林师范学院数学与统计学院
玉林师范学院教务处
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出处
《应用数学》
CSCD
北大核心
2018年第4期933-940,共8页
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基金
广西自然科学基金(2015GXNSFBA139001)
广西高校科研项目(KY2015YB242)
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文摘
本文研究非线性无约束极大极小优化问题. QP-free算法是求解光滑约束优化问题的有效方法之一,但用于求解极大极小优化问题的成果甚少.基于原问题的稳定点条件,既不需含参数的指数型光滑化函数,也不要等价光滑化,提出了求解非线性极大极小问题一个新的QP-free算法.新算法在每一次迭代中,通过求解两个相同系数矩阵的线性方程组获得搜索方向.在合适的假设条件下,该算法具有全局收敛性.最后,初步的数值试验验证了算法的有效性.
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关键词
非线性极大极小问题
QP-free算法
全局收敛性
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Keywords
Nonlinear minimax problem
QP-free algorithm
Global convergence
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分类号
O221.2
[理学—运筹学与控制论]
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