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基于BP神经网络的线性约束黑箱优化问题的优化方法

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本发明公开了基于BP神经网络的线性约束黑箱优化问题的优化方法，属于运筹优化领域。确定线性约束黑箱优化问题和BP神经网络模型的基本参数；设计试验方案并试验，获得试验方案样本点的响应值；训练BP神经网络模型，构造目标函数和约束条件的黑箱优化问题的BP神经网络模型；利用数学规划法对BP神经网络模型进行优化，获得黑箱优化问题的最优解与最优值。本发明通过挖掘和利用BP神经网络模型和数学规划法的优势，为线性约束的黑箱优化问题求解提供一种新思路、新方法，对黑箱优化问题的高精度、高效率近似建模及提高黑箱优化问题的求解精度及稳定性具有重要意义。

著录项

公开/公告号CN112001112A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-11-27

原文格式PDF
申请/专利权人辽宁科技学院;
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申请/专利号CN202010582942.0
发明设计人董志贵;刘峰;
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申请日2020-06-23
分类号G06F30/27(20200101);G06Q10/04(20120101);G06Q10/06(20120101);G06Q50/02(20120101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构
代理人
地址 117004 辽宁省本溪市开发区香槐路176号
入库时间 2023-06-19 09:01:25

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