神经网络算法可以解决线性规划问题吗
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理论上可以的 但是个人感觉不是什么非常有效和经济的办法，如果是用的是需要训练的神经网络（BP 之类的）那么你的样本需求量是非常大的，如果你用的是非监督（不需要训练）的神经网络（Hopfield之类的），这样一方面你需要设计具有强大的不动点特性的权重以及要保证问题能优化成纯凸纯凹问题（否者还是很难避过传统需要粒子法啊 遗传算法什么的优化的 个人觉得遗传算法基本是废 学术更爱吹嘘，考虑实际问题 那里事先有那么多的先验以及由这么强大的计算能力），总的来说 神经网络不是太适合这块领域 ，线性规划的方法已经很多了，一般性的都能通过数值解法解出来
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