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一种新型拉格朗日神经网络解决非光滑优化问题
引用本文:喻 昕,李晨宇,许治健,曾俊彦.一种新型拉格朗日神经网络解决非光滑优化问题[J].计算机应用研究,2016,33(11).
作者姓名:喻 昕  李晨宇  许治健  曾俊彦
作者单位:广西大学 计算机与电子信息学院,广西大学 计算机与电子信息学院,广西大学 计算机与电子信息学院,广西大学 计算机与电子信息学院
基金项目:国家自然科学基金(61462006);广西自然科学基金(2014GXNSFAA118391)
摘    要:针对函数是非光滑的问题以及采用固定惩罚项的弊端,利用 Clarke广义梯度的理论和lagrange乘子法的思想,建立了一个微分包含的神经网络模型。此模型是采用罚函数的方法,有效避免了固定项的缺陷。理论证明了网络是有全局解的,并且收敛到原问题的关键点集,对于凸问题来说网络收敛的平衡点就是问题的最优点。最后通过仿真实验验证了理论结果的正确性。

关 键 词:非光滑优化    神经网络  局部利普西斯函数    拉格朗日函数
收稿时间:2015/7/23 0:00:00
修稿时间:2016/9/23 0:00:00

A Novel Lagrange Neural Network for Nonsmooth Optimization Problems
YU Xin,LI Chen Yu,XU Zhi Jian and ZENG Jun Yan.A Novel Lagrange Neural Network for Nonsmooth Optimization Problems[J].Application Research of Computers,2016,33(11).
Authors:YU Xin  LI Chen Yu  XU Zhi Jian and ZENG Jun Yan
Affiliation:School of Computer, Electronics and Information, Guangxi University,School of Computer, Electronics and Information, Guangxi University,School of Computer, Electronics and Information, Guangxi University,School of Computer, Electronics and Information, Guangxi University
Abstract:
Keywords:Nonsmooth Optimization  Neural Network  Locally Lipschitz Function  Lagrange Function
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