基于连续型Hopfield神经网络输气干线优化

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针对输气干线优化设计属于约束非线性混合离散变量优化设计问题,采用以并行计算为基础的连续型Hopfield神经网络进行求解,将实际问题的优化解与神经网络的稳定状态相对应,把实际问题的优化过程映射为神经网络系统的演化过程。结果表明,CHNN算法能显著减小计算量,降低求解模型的计算复杂度,其优化效果优于模拟退火算法和方案比较法,可在保证各项约束的前提下,达到投资最小化,对输气干线优化设计和设计方案的优选具有一定的工程指导意义。
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