基于Lagrange乘子法的非线性规划神经网络

• 作 者: 黄远灿 孙圣和 韩京清
• 机 构: 中国科学院系统科学研究所!北京,100080,哈尔滨工业大学自动测试与控制系!哈尔滨,150001,中国科学院系统科学研究所!北京,100080
• 出 处: 电子学报
• 发表日期: 1998年01期
• 关键词: 神经网络 Lagrange乘子法 非线性规划 Lyapunov函数 约束优化问题 渐近稳定性 二次规划问题 仿真结果 运动轨迹 罚函数法

本文针对文献[1]中非线性规划神经网络的缺点，提出一种新的非线性规划神经网络．在文中，我们分析了网络的收敛性和稳定性，并给出其电路实现．仿真结果证明了该神经网络能有效地求解非线性规划问题．

In this paper, aiming at the shortcomings of the nonlinear programming neural network [1], a new nonlinear programming neural network is proposed. In this paper, we analyze the convergence and stability of the network, and give its circuit implementation. Simulation results show that this neural network can effectively solve the nonlinear programming problem.