| Revista: | Pesquisa operacional |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000313093 |
| ISSN: | 0101-7438 |
| Autores: | Silva, Ivan Nunes da1 Amaral, Wagner Caradori do2 Arruda, Lucia V.R. de3 |
| Instituciones: | 1Universidade Estadual Paulista "Julio de Mesquita Filho", Faculdade de Engenharia, Bauru, Sao Paulo. Brasil 2Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computacao, Campinas, Sao Paulo. Brasil 3Centro Federal de Educacao Tecnologica do Parana, Curitiba, Parana. Brasil |
| Año: | 2004 |
| Periodo: | May-Ago |
| Volumen: | 24 |
| Número: | 2 |
| Paginación: | 285-302 |
| País: | Brasil |
| Idioma: | Portugués |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Experimental |
| Resumen en inglés | Systems based on artificial neural networks have high computational rates due to the use of a massive number of simple processing elements and the high degree of connectivity between these elements. Neural networks with feedback connections provide a computing model capable of solving a large class of optimization problems. This paper presents a novel approach for solving constrained optimization problems using artificial neural networks. More specifically, a modified Hopfield network is developed and its internal parameters are computed using the valid-subspace technique. These parameters guarantee the convergence of the network to the equilibrium points, which represent the feasible solutions to problem. Simulated examples are presented to demonstrate the validity of the proposed method |
| Resumen en portugués | 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 |
| Disciplinas: | Matemáticas, Ciencias de la computación |
| Palabras clave: | Matemáticas aplicadas, Inteligencia artificial, Optimización, Redes neuronales artificiales, Redes de Hopfield |
| Keyword: | Mathematics, Computer science, Applied mathematics, Artificial intelligence, Optimization, Artificial neural networks, Hopfield networks |
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