脉冲暂态混沌神经网络在约束非线性规划中的应用

李旲1,2、曹宏铎3、胡云昌2、山秀明1

中国工程科学 ›› 2004, Vol. 6 ›› Issue (5) : 45-48.

PDF(1862 KB)
PDF(1862 KB)
中国工程科学 ›› 2004, Vol. 6 ›› Issue (5) : 45-48.
学术论文

脉冲暂态混沌神经网络在约束非线性规划中的应用

  • 李旲1,2、曹宏铎3、胡云昌2、山秀明1

作者信息 +

Pulse Transiently Chaotic Neural Network for Nonlinear Constrained Optimization

  • Li Ying1,2、 Cao Hongzhao3、 Hu Yunchang2、 Shang Xiuming1

Author information +
History +

摘要

脉冲暂态混沌神经网络(PTCNN)是对暂态混沌神经网络的改进,呈现丰富的动力学性质,具有很强的跳出局部最小点的功能,在解决无约束非线性规划问题时,可以找到包括全局和局部最小值的尽量全面的最优解。当遇到带约束条件的非线性规划问题时,只有对约束条件进行合理处理,才能更有效地解决约束非线性规划问题。文章使用惩罚函数方法对含有约束条件的非线性规划问题进行处理,将其变成一个不含约束条件的非线性规划问题,进而用PTCNN求解,得到了令人满意的结果。

Abstract

Pulse Transiently Chaotic Neural Network (PTCNN) can find almost all optima including the part optima and the global with its abundance dynamical characteristic, when is used in nonlinear non-constrained optimization. The optimization problem is first unconstrained by virtue of non-differentiable exact penalty function, and is further solved by PTCNN. It is showed by an example that this method is efficient.

关键词

PTCNN / 惩罚函数法 / 非线性约束规划

Keywords

PTCNN / penalty function / nonlinear constrained optimization

引用本文

导出引用
李旲,曹宏铎,胡云昌,山秀明. 脉冲暂态混沌神经网络在约束非线性规划中的应用. 中国工程科学. 2004, 6(5): 45-48

参考文献

PDF(1862 KB)

Accesses

Citation

Detail

段落导航
相关文章

/