Uma abordagem usando redes neurais artificiais para resolução de problemas de otimização restrita

Pesquisa Operacional

Ivan Nunes Da Silva²  Wagner Caradori Do Amaral¹  Lúcia V. R. De Arruda¹ 

[1] ,Universidade Estadual Paulista DEE / Faculdade de Engenharia (FE) Bauru SP

关键词: otimização restrita;    redes neurais artificiais;    redes de Hopfield;    constrained optimization;    artificial neural networks;    Hopfield networks;   

DOI  :  10.1590/S0101-74382004000200005

来源: SciELO

【 摘 要 】

Sistemas baseados em redes neurais artificiais fornecem altas taxas de computação devido ao uso de um número massivo de elementos processadores simples. Redes neurais com conexões realimentadas fornecem um modelo computacional capaz de resolver uma rica classe de problemas de otimização. Este artigo apresenta uma nova abordagem para resolver problemas de otimização restrita utilizando redes neurais artificiais. Mais especificamente, uma rede de Hopfield modificada é desenvolvida cujos parâmetros internos são calculados usando a técnica de subespaço válido de soluções. A partir da obtenção destes parâmetros a rede tende a convergir aos pontos de equilíbrio que representam as possíveis soluções para o problema. Exemplos de simulação são apresentados para justificar a validade da abordagem proposta.

【 授权许可】

CC BY   
 All the contents of this journal, except where otherwise noted, is licensed under a Creative Commons Attribution License