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        二次規(guī)劃問題的時滯投影神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的全局指數(shù)穩(wěn)定

        2014-09-04 00:43:24
        關(guān)鍵詞:平衡點(diǎn)時滯全局

        (燕山大學(xué)理學(xué)院,秦皇島 066004 中國)

        1986年,Tank等[1]首次提出了解決線性規(guī)劃問題的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念。 為保證網(wǎng)絡(luò)收斂, Kennedy等[2-3]提出了改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型, 但只能得到近似解。基于對偶和映射理論, Xia等[4-6]提出了多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以精確求解二次規(guī)劃問題。 文獻(xiàn)[7]提出了利用線性投影神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決二次規(guī)劃問題,當(dāng)M正定時,線性投影神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在平衡點(diǎn)是全局漸近穩(wěn)定和全局指數(shù)穩(wěn)定的。文獻(xiàn)[8-10]提出了利用時滯投影神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決二次規(guī)劃問題,文獻(xiàn)[11-12]提出用2個中立型時滯投影神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解二次規(guī)劃問題。

        本文是對時滯投影神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型求解二次規(guī)劃問題的推廣,此時滯投影神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)沒有罰參數(shù)和拉格朗日乘子,并給出了判斷模型全局指數(shù)穩(wěn)定的充分條件,它可以用于解決二次規(guī)劃問題。

        1 模型及預(yù)備知識

        考慮如下凸二次規(guī)劃問題:

        (1)

        其中:M是正定矩陣;A∈Rm×n是行滿秩矩陣。

        假設(shè)可行域x={x∈Rn|Ax=b,x≥0}非空且(1)存在最優(yōu)解,下列2個投影神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以解決問題(1):

        (2)

        (3)

        其中:x(t)=φ(t),t∈[t0-τ,t0];α是大于零的常量;τ≥0表示傳輸延遲;投影算子PΩ:Rn→Ω定義為

        (4)

        本文提出了1個新的時滯投影神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型解決問題(1):

        (5)

        其中:λ≥0是常數(shù);x(t)=φ(t),t∈[t0-τ,t0];α是大于零的常量;τ≥0表示傳輸延遲;投影算子PΩ由(4)定義。

        令Xe是(5)的平衡點(diǎn),X*是(1)的最優(yōu)解,X*是(5)的平衡點(diǎn)當(dāng)且僅當(dāng)X*是(1)、(2)、(3)的平衡點(diǎn),因此Xe=X*。

        為了方便以后的討論,首先介紹一些定義和引理。

        定義1[12]若對式(5)的任意初始點(diǎn)X0,?k>0,η>0,使得

        ‖x-x*‖≤k‖φ-x*‖exp(-η(t-t0)),?t≥t0成立,

        其中‖φ(t0)-x*‖=supt0-τ≤t≤t0‖φ(t)-x*‖,則稱時滯投影神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(5)在平衡點(diǎn)X*全局指數(shù)穩(wěn)定。

        引理1[12]?x,y∈Rn,投影算子PΩ滿足不等式

        ‖PΩ(x)-PΩ(y)‖≤‖x-y‖,

        (PΩ(x)-PΩ(y))T(x-y)≥(PΩ(x)-PΩ(y))T(PΩ(x)-PΩ(y))

        引理2[12](Gronwall不等式)設(shè)X(t)和Y(t)是定義在區(qū)間{t:t≥t0}上的非負(fù)實(shí)值連續(xù)函數(shù),a(t)=a0(|t-t0|),其中a0(·)是單調(diào)遞增函數(shù),若

        引理3[13]?φ(t)∈C([-τ,0],Rn),若泛函微分方程(5)在區(qū)間[0,T]上存在滿足初始條件的唯一連續(xù)的解x(t),并且x(t)在區(qū)間[0,T]上有界,則式(5)的解的存在區(qū)間可延拓到[0,+∞]上。

        2 主要結(jié)果

        定理1?φ(t)∈C([-τ,0],Rn),時滯投影神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(5)在[0,+∞上存在唯一連續(xù)的解x(t)。

        證明:令f(x(t))=-(1+λ)x(t)+λx(t-τ)+PΩ[(I-αM)x(t)-αq]+PΩ[(I-αM)x(t-τ)-αq],則

        ?φ,φ∈C([-τ,0],Rn),由引理1得

        ‖f(φ)-f(φ)‖≤‖φ-φ‖+2‖I-αM‖‖φ-φ‖≤(3+2α‖M‖)‖φ-φ‖

        故f在C上Lipschitz連續(xù)。根據(jù)泛函微分方程解的存在性定理,(5)在區(qū)間[0,T]上存在滿足初始條件的唯一連續(xù)的解x(t)。設(shè)x*是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(5)的一個平衡點(diǎn)。則

        ‖f(x(t))‖=‖f(x(t))-f(x*)‖≤

        (1+λ)‖x(t)-x*‖+λ‖x(t-τ)-x*‖+

        ‖PΩ((I-αM)x(t)-αq)-PΩ((I-αM)x*-

        αq)‖+‖PΩ((I-αM)x(t-τ)-αq)-PΩ((I-

        αM)x*-αq)‖≤(1+λ)‖x(t)-x*‖+λ‖x(t-

        τ)-x*‖+‖I-αM‖‖x(t)-x*‖+‖I-

        αM‖‖x(t-τ)-x*‖≤(1+λ)‖x(t)-x*‖+

        λ‖x(t-τ)-x*‖+(I+α‖M‖)‖x(t)-

        x*‖+(I+α‖M‖)‖x(t-τ)-x*‖≤(2+λ+

        α‖M‖)‖x(t)-x*‖+(1+λ+α‖M‖)‖

        x(t-τ)-x*‖≤(2+λ+α‖M‖)‖x(t)‖+(1+λ+α‖M‖)‖x(t-τ)‖+(3+2λ+

        2α‖M‖)‖x*‖

        α‖M‖)‖x(s)‖+(1+λ+α‖M‖)‖x(s-

        τ)‖+(3+2λ+2α‖M‖)‖x*‖]ds≤

        2α‖M‖)‖x*‖T+(3+2λ+

        由引理2,得

        ‖x(t)‖≤[(1+(1+λ+α‖M‖)τ)‖φ‖+(3+2λ+2α‖M‖)‖x*‖T]e(3+2λ+2α‖M‖)t≤

        [(1+(1+λ+α‖M‖)τ)‖φ‖+(3+2λ+2α‖M‖)‖x*‖T]e(3+2λ+2α‖M‖)T<∞,t∈[0,T)

        即x(t)在區(qū)間[0,T]上有界。根據(jù)泛函微分方程連續(xù)性定理,(5)在區(qū)間[0,T]上存在滿足初始條件的唯一連續(xù)的解x(t)。

        定理2令β=‖I-AT(AAT)-1A‖‖I-αM‖,若存在常數(shù)α>0,τ>0使得‖A‖e(1+λ)τ<1,e(1+λ)τ<2-β/4‖A‖+β,則時滯投影神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(5)在平衡點(diǎn)X*全局指數(shù)穩(wěn)定。

        證明:令x*是系統(tǒng)(5)的平衡點(diǎn),則

        λ(x(t-τ)-x*)+(PΩ((I-αM)x(t)-αq)-

        PΩ((I-αM)x*-αq))+(PΩ((I-αM)x(t-τ)-αq)-PΩ((I-αM)x*-αq))=-(1+λ)(x(t)-x*)+λ(x(t-τ)-x*)+(I-AT(AAT)-1A)(g((I-αM)x(t)-αq)-g((I-αM)x*-αq))+(I-

        AT(AAT)-1A)g((I-αM)x(t-τ)-αq)-g((I-αM)x*-αq)),由泛函微分方程的常數(shù)變易法,得

        x(t)-x*=e-(1+λ)(t-t0)(φ(t0)-x*)+

        AT(AAT)-1A)e-(1+λ)(t-s)(g((I-αM)x(s-

        τ)-αq)-g((I-αM)x*-αq))ds

        對?t,存在整數(shù)N>0使得(N-1)τ≤t-t0≤Nτ。由上面的方程對任意整數(shù)0≤i≤(N-1)有

        AT(AAT)-1A)e-(1+λ)(t-iτ-s)(g((I-αM)x(s)-αq)-g((I-αM)x*-αq))ds+

        令β=‖I-AT(AAT)-1A‖‖I-αM‖,可得

        ‖g(x)-g(y)‖≤‖x-y‖,下面有

        ‖x(t)-x*‖≤e-(1+λ)(t-t0)‖φ(t0)-x*‖+

        AT(AAT)-1A‖e-(1+λ)(t-s)‖g((I-αM)x(s)-αq)-

        AT(AAT)-1A‖e-(1+λ)(t-s)‖g((I-αM)x(s-τ)-

        αq)-g((I-αM)x*-αq)‖ds=

        AT(AAT)-1A‖e-(1+λ)(t-s)‖g((I-αM)x(s)-αq)-

        AT(AAT)-1A‖e-(1+λ)(t-s)‖g((I-

        αM)x(s-τ)-αq)-g((I-αM)x*-αq)‖ds≤

        αM‖‖x(s)-x*‖e-(1+λ)(t-s)ds+

        由Gronwall不等式得

        e(1+λ)t‖x(t)-x*‖≤e(1+λ)t0‖φ(t0)-

        ‖x(t)-x*‖≤‖φ(t0)-x*‖(1+

        因此,(5)是全局指數(shù)穩(wěn)定的。

        3 仿真實(shí)例

        通過實(shí)例驗(yàn)證二次規(guī)劃問題解的有效性

        考慮二次規(guī)劃問題

        其中取

        則此問題有唯一解u*=(0.7496,0.6351)T。

        取λ=2,α=0.1,τ=0.1,則(5)可化解為:

        0.1M)x(t)-0.1q)+PΩ((I-0.1M)x(t-0.1)-0.1q) (6)

        其中

        取初始函數(shù)φ(t)=[t,sin(t),1]T,(t∈[-1,0]),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(6)收斂于其平衡點(diǎn)

        x*=(u*,-1.6210)T

        4 結(jié)論

        本文提出了一種新的求解二次規(guī)劃問題的時滯投影神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。利用泛函微分方程理論,證明了新模型解的存在唯一性,并給出了時滯投影神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)全局指數(shù)穩(wěn)定的充分條件。數(shù)值模擬表明該類網(wǎng)絡(luò)模型不僅可行而且有效。

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