Solving nonconvex quadratic optimization problems by neural networks
محل انتشار: کنفرانس بین المللی مدل سازی غیر خطی و بهینه سازی
سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,460
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICNMO01_287
تاریخ نمایه سازی: 19 اسفند 1391
چکیده مقاله:
In this paper, we propose a projection neural network model for solving a class of smooth nonconvex optimization problems where the feasible set is convex but the objective function is not convex. Compared with the existing neural network models for solving nonconvex quadratic problems, this neural network model canbe applied to solve problems that local optima need not be global optima. Simulation results are given to illustrate the global convergence and performance of the proposed model for nonconvex quadratic optimization problems with quadratic constraint
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Najmeh Hosseinipour-Mahani
Department of Applied Mathematics, Faculty of Mathematical Sciences, Tarbiat Modares University
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :