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

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Ivan Nunes da [UNESP]
Data de Publicação: 2004
Outros Autores: Amaral, Wagner Caradori do, Arruda, Lúcia V. R. de
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
Texto Completo: http://dx.doi.org/10.1590/S0101-74382004000200005
http://hdl.handle.net/11449/28292
Resumo: 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.
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