A novel neural network for solving convex quadratic programming problems subject to equality and inequality constraints

This paper proposes a neural network model for solving convex quadratic programming (CQP) problems, whose equilibrium points coincide with Karush–Kuhn–Tucker (KKT) points of the CQP problem. Using the equality transformation and Fischer–Burmeister (FB) function, we construct the neural network model...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Neurocomputing (Amsterdam) Jg. 214; S. 23 - 31
Hauptverfasser:	Huang, Xinjian, Lou, Xuyang, Cui, Baotong
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Elsevier B.V 19.11.2016
Schlagworte:	Convex quadratic programming Fischer-Burmeister function Neural network Stability Convex quadratic programming Fischer-Burmeister function Stability Neural network
ISSN:	0925-2312, 1872-8286
Online-Zugang:	Volltext
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