有转运运输问题的Hopfield神经网络优化方法

杜福银; 徐扬; 卢明立; 程林章

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有转运运输问题的Hopfield神经网络优化方法

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Hopfield神经网络是一种递归神经网络,可以用于联想记忆和优化,运输问题是一类特殊的线性规划问题,结合Hopfield神经网络优化功能和有转运运输问题的特点,并根据运输问题的实际情况,将约束边界模糊化,设计针对有转运运输问题的连续Hopfield神经网络电路.借用神经网络中能量函数的概念和含义确定网络电路的参数并证明系统的稳定性.将优化有转运运输问题转换成求解网络系统的平衡点,即吸引子.在优化过程中,为了防止网络收敛到局部极值,采用模拟退火算法,使网络能够达到全局最小值,不仅优化速度快、实时性强,也给其它线性、非线性规划问题的优化提供了一个新的途径.并通过计算机仿真研究验证了系统的有效性、可行性.

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来源
《铁道学报》 |2006年第2期|17-20|共4页
作者
杜福银; 徐扬; 卢明立; 程林章;
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作者单位

西南交通大学,智能控制开发中心,四川,成都,610031;

西南交通大学,智能控制开发中心,四川,成都,610031;

江苏天明机械有限公司,江苏,连云港,222043;

石家庄铁道学院,机械工程分院,河北,石家庄,050043;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
Hopfield神经网络; 有转运运输问题; 能量函数; 优化;

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