一种求解混合变分不等式问题的新型神经网络方法  

A new neural network methodfor solving mixed variational inequality problems

作　　者：沈洁[1] 郑欣蕾 程鑫 SHEN Jie;ZHENG Xin-lei;CHENG Xin(School of Mathematics,Liaoning Normal University,Dalian 116029,China)

机构地区：[1]辽宁师范大学数学学院,辽宁大连116029

出　　处：《吉林师范大学学报（自然科学版）》2024年第4期46-50,共5页Journal of Jilin Normal University:Natural Science Edition

基　　金：国家自然科学基金项目(61877032);辽宁省教育厅项目(JYTMS20231042)。

摘　　要：通过构建神经网络模型求解混合变分不等式问题.在已有固定时间收敛的前向-后向-前向神经动力学网络中添加改进项得到新型FX_tPNN模型,不仅证明了神经网络系统的平衡点是固定时间稳定的,而且最后给出的数值仿真例子也说明了该方法的有效性.A neural network model is constructed to solve the mixed variational inequality problem.A new FX tPNN model is obtained by adding an improved term to the existed forward-backward-forward neural dynamic network with fixed-time convergence.It is not only proved that the equilibrium point of the new neural network system is fixed-time stable,but also the numerical simulation example is given to illustrate the effectiveness of the method.

关 键 词：混合变分不等式 平衡点 LYAPUNOV函数 固定时间稳定 

分 类 号：O221.1[理学—运筹学与控制论]