用聚类算法及Hopfield神经网络布置环状管网

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为了降低供水管网的工程投资,提出了一种环状给水管网优化设计的方法,把环状管网布置问题用K-Means算法分解成许多小规模的环状问题,对于每一个小规模的环状管网用Hopfiled连续型神经网络求解环状的最短距离,然后把各个基环当成一个点,再用Hopfield神经网络以较大的概率求出最优路径。对某小区58个供水点进行了供水管网实例计算,结果表明:该供水管网的质心间最短距离为2.893 7 km,能量函数为递减状态且最终的能量函数值为1.447,再连接相邻聚类中的最接近的两个点就形成供水管网的环状布置。
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