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一种求解线性二层规划的神经网络方法_毛旺_bilevelprogramming_
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神经网络对线性二层规划的求解，具有不同的求解思路
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一种求解线性二层规划的神经网络方法 (2010年)
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利用下层问题的K-T最优性条件代替下层问题,将线性二层规划问题转化成相应的单层规划,利用该单层规划构造神经网络模型,并编程实现相应的神经网络算法。数值试验结果表明,所设计的神经网络方法是可行和有效的。
求解线性二层规划的一种全局优化方法
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求解线性二层规划的一种全局优化方法，吕一兵，胡铁松，用下层问题的KT最优性条件，将线性二层规划转化为相应的单层规划。通过分析线性二层规划的诱导域和下层问题KT最优性条件之间的关�
－寺中求解线性二层规划的神经网络方法 (2011年)
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提出了一种求解线性二层规划的神经网络方法。采用以下层问题的对偶间隙为罚项,构造线性二层规划罚问题的思想,将线性二层规划转化成相应的单层规划问题,然后设计求解单层规划问题的神经网络模型,从而得到线性二层规划的最优解。该网络是Lyapunov稳定的,且在适当的条件下收敛于线性二层规划的最优解,仿真结果表明该神经网络可以有效地得到线性二层规划的最优解。
一种求解线性二层规划ε全局最优解的方法 (2009年)
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以得到的线性二层规划的局部最优解构造约束条件,并将其添加到所构造的线性二层规划的罚问题中,得到相应的单层规划问题。通过对单层规划问题的分析,设计了一种求解线性二层规划ε-全局最优解的算法,并以算例验证了算法的可行性。
一种求解线性二层多目标规划的极点搜索方法 (2015年)
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研究了线性二层多目标规划的求解问题。以下层问题的最优性条件代替下层问题,将线性二层多目标规划问题转化为含互补约束的不可微优化问题,同时将互补条件作为罚项加入到上层目标函数,构造了相应的罚问题。通过分析罚问题Pareo最优解的相关性质,设计了一种极点搜索方法,并用算例验证了算法的可行性。
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