一种新型拉格朗日神经网络解决非光滑优化问题  被引量:2

Novel Lagrange neural network for nonsmooth optimization problems

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作  者:喻昕[1] 李晨宇[1] 许治健 曾俊彦 

机构地区:[1]广西大学计算机与电子信息学院,南宁530004

出  处:《计算机应用研究》2016年第11期3261-3264,3269,共5页Application Research of Computers

基  金:国家自然科学基金资助项目(61462006);广西自然科学基金资助项目(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。To solve the problems that many functions are nonsmooth and fixed penalty term has its disadvantages, this paper used the Clarke' s generalized gradient of the involved functions and Lagrange method, established a gradient system of diffe- rential inclusions. It had a variable penalty term to avoid some disadvantages of fixed penalty term. And the network had a global solution and its trajectory converges to the critical point set of primal problems. Furthermore, if the problem was con- vex, the equilibrium point exactly reconciles the solution of the programming problem. Finally, simulation results illustrate above theoretical finding.

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 

分 类 号:TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]

 

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