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An Adaptive neural network Model for Nonlinear Programming Problems

Acta Mathematicae Applicatae Sinica 2002年第3期18卷 377-388页

作者： Xiang-sun Zhang, Xin-jian Zhuo, Zhu-jun JingAcademy of Mathematics and System Sciences, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100080, ChinaSchool of Information Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, ChinaHunan Normal University, Changsha 410081, China & Academy of Mathematics and System Sciences, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100080, China Academy of Mathematics and System Sciences Chinese Academy of Sciences Beijing China School of Information Engineering Beijing University of Posts and Telecommunications Beijing China Hunan Normal University Changsha China

In this paper a canonical neural network with adaptively changing synaptic weights and activation function parameters is presented to solve general nonlinear programming problems. The basic part of the model is a sub-network used to find a solution of quadratic programming problems with simple upper and lower bounds. By sequentially activating the sub-network under the control of an external computer or a special analog or digital processor that adjusts the weights and parameters, one then solves general nonlinear programming problems. Convergence proof and numerical results are given.

关键词： Adaptive neural network canonical neural network general nonlinear programming

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