Uma abordagem usando redes neurais artificiais para resolução de problemas de otimização restrita
AUTOR(ES)
Silva, Ivan Nunes da, Amaral, Wagner Caradori do, Arruda, Lúcia V. R. de
FONTE
Pesquisa Operacional
DATA DE PUBLICAÇÃO
2004-08
RESUMO
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.
ASSUNTO(S)
otimização restrita redes neurais artificiais redes de hopfield
Documentos Relacionados
- Otimização de sistemas atraves de redes neurais artificiais
- Otimização de sistemas atraves de redes neurais artificiais
- Identificação de sistemas dinamicos usando redes neurais artificiais
- Treinamento de redes neurais artificiais através de otimização multi-objetivo: uma nova abordagem para o equilíbrio entre a polarização e a variância
- Programação da produção : uma abordagem por redes neurais artificiais.