Conrprop: un algoritmo para la optimización de funciones no lineales con restricciones
Resilent backpropagation (RPROP) es una poderosa técnica de optimización basada en gradientes que ha sido comúnmente usada para el entrenamiento de redes neuronales artificiales, la cual usa una velocidad por cada parámetro en el modelo. Aunque esta técnica es capaz de resolver problemas de optimiza...
| Main Authors: | , , |
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| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidad de Antioquia
2009-01-01
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| Series: | Revista Facultad de Ingeniería Universidad de Antioquia |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=43016338017 |
| Summary: | Resilent backpropagation (RPROP) es una poderosa técnica de optimización basada en gradientes que ha sido comúnmente usada para el entrenamiento de redes neuronales artificiales, la cual usa una velocidad por cada parámetro en el modelo. Aunque esta técnica es capaz de resolver problemas de optimización multivariada sin restricciones, no hay referencias sobre su uso en la literatura de investigación de operaciones. En este artículo, se propone una modificación de resilent backpropagation que permite resolver problemas no lineales de optimización sujetos a restricciones generales no lineales. El algoritmo propuesto fue probado usando seis problemas comunes de prueba; para todos los casos, el algoritmo de resilent backpropagation restringido encontró la solución óptima, y para algunos casos encontró un punto óptimo mejor que el reportado en la literatura. |
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| ISSN: | 0120-6230 2422-2844 |