Resumen

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.

• Materias:Modelo Matemático Gestión ambiental Sistemas dinámicos Datos estructurales Sistema inalámbrico
• Subjects:Mathematical model Environmental management Dynamic systems Structural data Wireless system
• Palabras claves:Red neuronal; Variable compleja; Problemas de optimización; Inclusión diferencial; Convergencia; Ejemplos numéricos
• Keywords:Neural network; Complex-variable; Optimization problems; Differential inclusion; Convergence; Numerical examples