人工神经网络在优化预测中的应用及理论分析

本项目着重研究人工神经网络在优化中的应用及理论分析。对优化的应用分成两个方面：连续变量优化和组合优化问题。在连续优化问题上，构造了求解一般二次规划的神经网络，并在此基础上，提出了基于信赖域算法的解决一般非线性规划的人工神经网络；在组合优化算法方面，对现有的网络作了全面的评述，比较研究，提出了较为深刻的收敛性结果。在这一新的收敛性结果的基础上，首先利用离散的反馈网络来解TSP问题。本项目在理论分析上，提出了解优化问题的标准网络的概念，在此概念上统一研究了许多算法，形成了书稿“Neural Network in Optimization”,将由Kluwer出版社出版。