论文部分内容阅读
针对约束条件中含有参数的非线性规划问题,提出一种基于L1精确罚函数神经网络的新型计算方法。该方法的罚因子为有限实数,并且取值小,便于硬件实现。在改进现有网络模型的基础上,利用最速下降原理构造了神经网络的动力学方程。给出所提神经网络模型在优化计算方面的具体应用步骤。最后,通过数值实例进行仿真验证,结果表明所提方法能够更加快速、精准地收敛于原规划问题的最优解。