一个新的解线性规划的神经网络

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本文提出一个新的解线性规划的Hopfields-型网络.该网络基于线性规划的对偶理论,并使用了Sigmoid函数,但不需要预先给定的罚参数和乘法模拟器.我们证明该网络不仅全局收敛到线性规划的精确解,而且能同时解原规划和对偶规划.由于在该网络中没有使用乘法模拟器而利用了Sigmoid函数,因此该模型是很容易用硬件实现的.
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