A New Optimization Method Based on Dynamic Neural Networks for Solving Non-convex Quadratic Constrained Optimization Problems
Publish Year: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: English
View: 249
This Paper With 18 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_COAM-7-2_002
تاریخ نمایه سازی: 30 بهمن 1401
Abstract:
This paper presents a capable recurrent neural network, the so-called µRNN for solving a class of non-convex quadratic programming problems. Based on the optimality conditions we construct a new recurrent neural network (µRNN), which has a simple structure and its capability is preserved. The proposed neural network model is stable in the sense of Lyapunov and converges to the exact optimal solution of the original problem. In a particular case, the optimality conditions of the problem become necessary and sufficient. Numerical experiments and comparisons with some existing algorithms are presented to illustrate the theoretical results and show the efficiency of the proposed network.
Authors
Kobra Mohammadsalahi
Department of Mathematics, Tabriz Branch, Islamic Azad University, Tabriz, Iran.
Farzin Modarres Khiyabani
Department of Mathematics, Tabriz Branch, Islamic Azad University, Tabriz, Iran.
Nima Azarmir Shotorbani
Department of Mathematics, Tabriz Branch, Islamic Azad University, Tabriz, Iran.
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper 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 Paper لینک شده اند :