一个新的线性规划通用神经网络模型

指出了现有模型存在的局限性，为构造了一种新的神经网络模型用于求解一般线性规划问题，避免了现有网络模型的不足，该模型是线性规划的通用模型，具有全局渐近稳定性，能够惟一地收敛到问题的全局最优解，模拟计算表明了新模型的有效性。     

一类特殊线性规划问题的求解方法

本文对约束条件中不含等式，且无现成可行基及对偶可行基这种类型的线性规划问题给出了一种简便的求解方法。     

一种求解线性规划的神经网络

提出了一种新的求解线性规划的神经网络及其有源跨导－Ｃ实现。其特点是结构简单，便于采用ＣＭＯＳ工艺集成。     

求解线性规划问题的一种新方法

本文介绍一种求解线性规划问题的新方法,该方法的特点是初始基不必是可行基。     

线性规划模型的计算机求解

线性规划是运筹学的一个重要分支,在经济、管理等领域有着非常广泛的应用,通过对某一特定的线性规划问题,建立线性规划模型并分别用Lingdo、Mathematical、Matlab软件及office软件中的Excel进行求解,并对四种软件进行对比分析,发现Lingdo、Mathematical、Matlab软件是专业化的软件,需要具备一定的数学基础,Excel软件是大众化的软件,更便于一般人掌握。     

利用对偶理论求解线性规划问题的策略探讨

利用对偶理论求解线性规划问题是教学中的重点及难点之一.本研究将从例子出发,分析互补松弛条件的使用方法,探讨求解线性规划问题的多种解题思路.     

解线性规划问题的一个新方法

从一个既不是可行基也不是对仍可行基的基开始迭代，经有限步迭代或终止于最优解，或无可行解。     

线性规划对偶问题的一个注记

本文指出了线性规划对偶问题中的一个小漏洞，并作了改正。     

运筹学线性规划模型求解的计算机应用

结合一特定的线性规划数学模型,在转换为计算机能够识别的格式的基础上,用Excel的solver得出其结果报告及灵敏度分析报告,并简单地对其进行分析,从而为解决线性规划模型手工操作精度低、周期长的问题提供了一条有效途径。     

—种求解线性二层规划的神经网络方法

提出了—种求解线性二层规划的神经网络方法.采用以下层问题的对偶间隙为罚项,构造线性二层规划罚问题的思想,将线性二层规划转化成相应的单层规划问题,然后设计求解单层规划问题的神经网络模型,从而得到线性二层规划的最优解.该网络是Lyapunov稳定的,且在适当的条件下收敛于线性二层规划的最优解,仿真结果表明该神经网络可以有效地得到线性二层规划的最优解.     

神经网络在二次规划问题中的应用

利用对偶神经网络解决了基于线性等式、 不等式和有 界约束的二次规划问题, 表明所研究的对偶神经网络具有整体指数收敛性, 与包含高次非线性条件的神经网络相比, 所提出的网络使用了更少的神经元, 并且网络的体系结构更简单.数值实验结果表明了该方法的有效性.     

一类线性互补问题的神经网络求解

本文提出了一种求解一类线性互补问题的神经网络模型，并从理论上予以了严格证明。最后给出了一个应用实例。     

基于模糊神经网络算法的灰色线性规划及其应用

将灰色系统理论与线性规划相结合,给出了灰色线性规划模型,采用模糊神经网络算法,求出其最优解,并将该方法运用于连云港市的土地结构优化中,取得了理想的效果.关键词：目标函数;灰色线性规划;模糊神经网络     

基于人工神经网络描述的编程

目的在神经网络结构和算法描述语言的基础上,提出神经网络编程的概念,建立神经网络仿真系统。方法采用具有强类型,并发性和面向对象等特点的Ａｄａ语言作为系统的宿主语言,建立基于结构,算法描述的神经网络认真系统。结果为神经网络的工程应用研究提供手段。结论采用神经网络编程,可以将神经网络与传统的编程语言在通用计算机的基础上统一起来,达到更新更高的处理能力。     

一类可化为线性规划的非线性规划模型

介绍了１种解约束为线性，目标函数为若干性线函数的最大值或最小值函数的非线性规划问题的方法，使乐观准则，悲观准则，后悔值则等完全不确定性准则在无穷备选方案决策问题中的应用成为可能，拓展了线性规划的范围。     

地下水流量预测的线性神经网络法

地下系统是一个复杂的随机系统。根据降水量与地下水流量之间的相关关系，建立线性神经网络模型，并且将其用于地下水流量的动态预测。     

神经网络融合信赖域求解非线性规划的新方法

人工神经网络在解决优化问题方面具有速度和精度的优势，将一种新的Hopfield网络模型与信赖域技术融合起来，采用逐次二次规划方法将约束非线性规划问题转换成一系列的二次规划子问题，并采用信赖域技术协调计算速度与精度之间的矛盾，同时通过Hopfield网络求解各个二次规划子问题，得到原来规划问题的最优解，通过对大量函数进行仿真计算，取得了很好的仿真结果。     

二次型规划问题的进一步研究

进一步分析了求解二次型规划问题的神经网络方法，给出了这一方法的稳定性的可检验条件，并证明在这个条件下网络是全局收敛的，最后，给出了数值模拟例子。     

解线性规划的广义起作用集法

给出了解线性规划的广义起作用集法。从极点出发的搜索方向是该点处所有下降棱方向的一种凸组合。一般情况下,迭代路径置于容许集的表面上,而不是象单纯形法那样迭代点沿着棱移动。由于广义方法的迭代通常要跳过一些极点,因此收敛速度比单纯形法有明显的提高。