Uma abordagem usando redes neurais artificiais para resolução de problemas de otimização restrita

dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (UNESP)
dc.creatorSilva, Ivan Nunes da
dc.creatorAmaral, Wagner Caradori do
dc.creatorArruda, Lúcia V. R. de
dc.date2014-05-20T15:12:09Z
dc.date2016-10-25T17:46:21Z
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dc.date2004-08-01
dc.date.accessioned2017-04-05T22:55:40Z
dc.date.available2017-04-05T22:55:40Z
dc.identifierPesquisa Operacional. Sociedade Brasileira de Pesquisa Operacional, v. 24, n. 2, p. 285-302, 2004.
dc.identifier0101-7438
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11449/28292
dc.identifierhttp://acervodigital.unesp.br/handle/11449/28292
dc.identifier10.1590/S0101-74382004000200005
dc.identifierS0101-74382004000200005
dc.identifierS0101-74382004000200005.pdf
dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.1590/S0101-74382004000200005
dc.identifier.urihttp://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/872979
dc.descriptionSistemas 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.
dc.descriptionSystems 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.
dc.languagepor
dc.publisherSociedade Brasileira de Pesquisa Operacional
dc.relationPesquisa Operacional
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectotimização restrita
dc.subjectredes neurais artificiais
dc.subjectredes de Hopfield
dc.subjectconstrained optimization
dc.subjectartificial neural networks
dc.subjectHopfield networks
dc.titleUma abordagem usando redes neurais artificiais para resolução de problemas de otimização restrita
dc.typeOtro


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