求解线性约束的二次规划神经网络学习新算法  

Novel neural network learning algorithm for solving quadratic programming with linear constraints

作　　者：杨静俐[1] 杜廷松[1] 

机构地区：[1]三峡大学非线性与复杂系统研究所,湖北宜昌443002

出　　处：《计算机工程与应用》2010年第24期37-39,192,共4页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家自然科学基金(No.10726016);湖北省教育厅优秀中青年科技创新团队项目(No.T200809);三峡大学研究生科研创新基金资助项目(No.200949)~~

摘　　要：提出了一种基于0.618法求解具有线性约束的二次规划问题的神经网络学习新算法。与已有的求解线性约束的二次规划问题的神经网络学习算法相比,该算法的适用范围更广,计算精度更高。其目的是为具有线性约束的二次规划问题的求解提供一种新方法。仿真实验验证了新算法的有效性。A novel neural network algorithm is proposed,which solves the quadratic programming problem with linear constraints based on 0.618 method.Compared with the existing models for solving the quadratic programming problem with linear constraints,it is more universal and has higher accuracy.Finally,examples are provided to show the applicability of the proposed neural network algorithm.

关 键 词：二次规划 0.618法 神经网络 学习算法 

分 类 号：O221[理学—运筹学与控制论] TP183[理学—数学]