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En este documento, se obtiene un modelo de red neuronal de variable compleja para resolver problemas de optimización de variable compleja descritos por inclusión diferencial. Basado en la idea sin penalización, el algoritmo construido no necesita diseñar parámetros de penalización, es decir, es más fácil de diseñar en aplicaciones prácticas. Y se presentan algunos teoremas para la convergencia del modelo propuesto bajo condiciones adecuadas. Finalmente, se muestran dos ejemplos numéricos para ilustrar la corrección y efectividad del modelo de optimización propuesto.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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