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利用Hopfield神经网络与增广拉格朗日乘子法相结合来求解非线性约束的结构优化问题。针对神经网络模型容易陷入局部极小解的缺点,网络引入了模拟退火算法,提高了网络全局寻优能力,得到了较好的优化结果,本文详述了算法的步骤,编制了该算法的计算程序,最后通过两个实例证明该算法的可行性和有效性。
基于Hopfield神经网络的结构优化算法
【摘 要】
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利用Hopfield神经网络与增广拉格朗日乘子法相结合来求解非线性约束的结构优化问题。针对神经网络模型容易陷入局部极小解的缺点,网络引入了模拟退火算法,提高了网络全局寻优
【机 构】
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四川大学建筑与环境学院
【出 处】
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四川建筑科学研究
【发表日期】
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2013年1期
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