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一些复杂的优化问题用传统的运筹学方法很难找到最优解。而神经网络本身具有很强的自适应性、鲁棒性和非线性复杂问题的搜索能力．在解决这些问题上有很大的优势。本文探讨了几种用于解优化问题的神经网络的方法，考察了这些神经网络在优化问题的研究进展。在此基础上，提出了一些有待研究的问题。
优化问题神经网络方法的发展及有待解决的问题
【摘 要】
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一些复杂的优化问题用传统的运筹学方法很难找到最优解。而神经网络本身具有很强的自适应性、鲁棒性和非线性复杂问题的搜索能力．在解决这些问题上有很大的优势。本文探讨了几
【机 构】
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厦门大学计划统计系
【出 处】
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统计教育
【发表日期】
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2006年11期
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