神经网络在二次规划问题中的应用  

Neural Network for Solving Quadratic Programming Problems

作　　者：王勇[1] 伍铁如[2] 马儒宁[3] 

机构地区：[1]长春工业大学基础科学学院,长春130012 [2]吉林大学数学研究所,长春130012 [3]南京航空航天大学数学系,南京210016

出　　处：《吉林大学学报（理学版）》2008年第3期448-452,共5页Journal of Jilin University:Science Edition

基　　金：国家自然科学基金(批准号:10471055)

摘　　要：利用对偶神经网络解决了基于线性等式、不等式和有界约束的二次规划问题,表明所研究的对偶神经网络具有整体指数收敛性,与包含高次非线性条件的神经网络相比,所提出的网络使用了更少的神经元,并且网络的体系结构更简单.数值实验结果表明了该方法的有效性.This paper presents a dual neural network which is globally exponential convergence for solving quadratic programming problems based on linear equation, in-equation and bounded constraint. Compared with other neural network models which contained high-order nonlinear condition, the dual neural network uses less neuron and has simpler structure. Finally, numerical tests show the validity of the model.

关 键 词：神经网络 二次规划问题 指数收敛 

分 类 号：O24[理学—计算数学]