一种解决非光滑伪凸优化问题的新型神经网络

摘要：

针对带有不等式约束条件的非光滑伪凸优化问题,提出了一种基于微分包含理论的新型递归神经网络模型,根据目标函数与约束条件设计出随着状态向量变化而变化的罚函数,使得神经网络的状态向量始终朝着可行域方向运动,确保神经网络状态向量可在有限时间内进入可行域,最终收敛到原始优化问题的最优解.最后,用两个仿真实验用来验证神经网络的有效性与准确性.与现有神经网络相比,它是一种新型的神经网络模型,模型结构简单,无需计算精确的罚因子,最重要的是无需可行域有界.

关键词：非光滑伪凸函数、神经网络、收敛、优化问题

所属期刊栏目：55

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61862004,61462006

在线出版日期：2019-06-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：37-43