新型拉格朗日神經(jīng)網(wǎng)絡解決非光滑最優(yōu)化問題的研究.pdf

1、分類號嬰!墨三UDC碩士學位論文新型拉格朗日神經(jīng)網(wǎng)絡解決非光滑最優(yōu)化問題的研究李晨宇論文答辯日期2Q!魚生墨旦!窆旦學位授予日期2Q!魚生魚旦三Q旦答辯委員會主席陵壅墊麴拯級直級工猩垣新型拉格朗日神經(jīng)網(wǎng)絡解決非光滑最優(yōu)化問題的研究摘要優(yōu)化問題是科學與工程應用中的一類重要問題，它包括組合優(yōu)化問題和函數(shù)優(yōu)化問題。研究者們已對優(yōu)化問題開展了大量的研究工作并提出了很多解決方法。然而，在科學與工程應用中往往需要實時解，由于問題的復雜性，使用傳統(tǒng)方

2、法求解的速度已不能滿足要求。一個解決此類問題頗具前景的方法便是使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡。由于其內(nèi)在的大規(guī)模并行機制以及快速執(zhí)行的硬件結構使之執(zhí)行效率顯著優(yōu)于傳統(tǒng)優(yōu)化算法。最近幾十年，研究學者提出了一些能夠解決最優(yōu)化問題的模型，但是這些模型大多都是基于早期的固定懲罰項系數(shù)的方法，在網(wǎng)絡計算之前就必須得到具體的懲罰項系數(shù)值才能保證網(wǎng)絡能夠收斂到最優(yōu)解集。然而很多情況下，這些數(shù)值都是難以計算的。本文擬借鑒拉格朗日乘子罰函數(shù)的思想提出一種解決非光滑非凸