| 引用本文: | 侯增广 ， 吴沧浦.一类非线性大系统递阶优化的神经网络方法*[J].控制理论与应用,1998,15(5):750~754.[点击复制] |
| HOU Zengguang and WU Cangpu.Hierarchical Optimization of Nonlinear Large-Scale Systems[J].Control Theory and Technology,1998,15(5):750~754.[点击复制] |
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| 一类非线性大系统递阶优化的神经网络方法* |
| Hierarchical Optimization of Nonlinear Large-Scale Systems |
| 摘要点击 934 全文点击 411 投稿时间：1996-05-07 修订日期：1997-04-09 |
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| DOI编号 |
| 1998,15(5):750-754 |
| 中文关键词 大系统 递阶优化 局部凸性 神经网络 |
| 英文关键词 large-scale systems hierarchical optimization convexity neural networks |
| 基金项目 |
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| 中文摘要 |
| 本文给出了一种求解一类非线性大系统递阶优化问题的神经网络模型，克服了非线性大系统优化中的对偶间隙与不可分性问题，并且该神经网络具有全集成化的特点，易于硬件实现，其协调网络和局部优化网络同步工作，具有很高的求解效率，适宜于系统实时优化应用. |
| 英文摘要 |
| A neural network for optimization of steady-state large-scale systems is devised in the paper. The proposed method overcomes the duality gap and the non-separability difficulties existing in the nonlinear iarge-scale optimization problems. Furthermore，its coordination network and local optimization networks work simultaneously to give the optimal solutions. to the otiginal problems， so it has high efficiency and is syitable for real-time applications. |