小卫星星务规划的Hopfield神经网算法

小卫星的任务规划是为确定飞行任务目标并根据飞行任务目标制定控制小卫星运行的指令序列，小卫星的任务可以归结为在资源一定的情况下的规划与调度问题，对于0－1整性和二次型规划（0－1ILQP）问题，本文提出了Hopfield神经网的解法。即将0－1ILQP的目标函数和约束条件用函数的方法写成能量函数形式，然后利用Hopfield神经网求解出该能量函数的全局最小点，从而求解出原0－1ILQP的最优解，最后，作为一个算例，给出了用此方法成功的在优化卫星任务规划中的应用。     

基于多层Hopfield神经网络的配电网网络规划

分析了配电网网络结构规划模型,在此基础上提出用Hopfield神经网络进行网络结构规划.针对城市电网辐射状运行的特点,提出多层Hopfield神经网络模型、对应的能量函数以及参数选择规律.多层Hopfield神经网络的每一层对应于一个负荷点的供电线路,能量函数的建立同时考虑到各层的状态.提出一种新的基于多层Hopfield神经网络的配电网网络结构的规划算法,该算法通过使能量函数降到最低值,可以求得配电网网络规划问题的最优或近似最优解.新算法无需对线路编码、无需对数据进行归一化处理,更加易于编程实现.实例计算表明该方法可行、有效.     

延迟离散Hopfield-型网络广义异步收敛性分析

给出了延迟离散Hopfield -型神经网络的收敛性定理。在广义异步运行方式下 ,证明了对称连接权阵 (只要w0 对称 )条件下的收敛性定理 ,推广了已有的延迟离散Hopfield -型神经网络的收敛性结果 ,表明网络收敛滞后于能量函数收敛最多 2n 1步。最后给出了能量函数的极大值点与延迟离散Hopfield -型神经网络的稳定态的关系。     

一种求解多处理器作业调度的Hopfield神经网络方法

多处理器作业调度是一类非常复杂的组合优化问题 ,而Hopfield神经网络通常被广泛用于求解各种组合优化问题。针对具有时间约束 (执行时间和最后执行期限 )和若干资源约束的多处理器作业调度问题 (已知是NP难解的 ) ,提出了一种基于离散的Hopfield神经网络的求解新方法。该方法直接把问题的各种约束表示为Hopfield神经网络的能量函数项 ,进而导出神经网络模型。实验仿真结果表明了该方法的有效性。     

协同微粒群算法及其在炼钢生产调度中的应用

给出了炼钢生产调度问题的最优炉次0-1数学规划模型.结合0-1空间优化问题的特点,通过逻辑运算将基本微粒群算法的进化搜索限定在0-1空间,并针对0-1整数规划的约束条件,提出一种协同微粒群算法CPSO.即分别构造两个微粒群,一个以目标函数的最小化为目标,另一个以满足约束条件为目标,同时,两个群体间进行信息交换,协同完成0-1整数规划的求解.该方法已成功应用于炼钢生产调度问题中最优炉次的求解.     

四色和K色图着色问题的瞬态混沌神经网络解法

首先给出了用神经网络求解四色图着色问题的神经网络结构和能量函数 ,然后采用了具有瞬态混沌特性的神经网络 ( TCNN)来解四色图着色问题 .由于引入具有复杂动态特性的瞬态混沌使得该法具有很强的搜索全局最优解的能力 .仿真结果表明 ,用该法解四色图着色问题总能保证使能量函数收敛到最优解 ,有效避免了用传统的 Hopfield人工神经网络 ( HNN)解此问题时极易陷入局部极小的缺陷 ,并且收敛速度更快 .另外我们还用此法求解了属于 NP-完全问题的 K色图着色问题.     

特殊一维背包问题的降维替换算法研究

对问题单约束0-1线性整数规划问题(0-1ILP,背包问题)的特性进行了分析,设计了问题求解的算法--降维替换算法(线性规划求解与特殊启发式相结合的方法).     

连续体结构的模糊多目标拓扑优化设计方法研究

提出了连续体结构静力学和动力学多目标拓扑优化设计的模糊-目标规划方法。该方法利用目标规划方法将多目标优化问题转化为等效的单目标问题,并用模糊集理论中的非线性隶属函数来体现目标规划方法中目标函数期望值所具有的模糊性和不确定性。以结构静力学的刚度和动力学的特征值作为优化的两个目标函数,提出并建立了连续体结构拓扑优化设计的多目标优化模型。用移动渐进线方法(MMA)求解单目标优化问题,用序列线性规划方法(SLP)求解模糊-目标混合规划问题。通过典型的求解算例验证了所研究方法的有效性。     

生产负荷约束下虚拟企业合作伙伴选择

虚拟企业是提高制造企业敏捷性和竞争力的重要手段.对合作伙伴选择问题,建立了以生产负荷为主要影响因素的0-1整数优化目标函数求解模型.根据低效候选企业的概念,提出了缩减解空间的方法和步骤以降低问题的计算复杂度.应用内嵌子项目调度的分支定界算法求解此问题.应用研究算例以验证算法的有效性,结果表明建立的模型与求解方法可以获得满意的结果.     

基于双层规划的普通克里金插值方法研究

采用双层规划描述了普通克里金法中理论变异函数模型参数求解问题.针对传统变异函数模型参数求解过程中容易受人为不确定性因素影响的问题,建立了以交叉验证统计结果最优和个体样本满足最优无偏线性估计为目标的双层规划模型,并给出了相应的求解方法.该方法根据交叉验证结果优化调整上层系统随机给定的变异函数模型参数,可以减少变异函数模型参数求解过程中人为不确定等因素的影响,从而可以获得合理的理论变异函数模型参数和较好的空间插值结果最后,以土壤pH值为例,通过与加权最小二乘法比较验证了采用该方法的有效性和合理性.     

Stability of discrete Hopfield neural networks with delay

1.INTRODUCTION DiscreteHopfieldneuralnetwork(DHNN)isoneof thefamousneuralnetworkswithawiderangeofap plications,suchascontentaddressablememory,pat ternrecognition,andcombinatorialoptimiza tion[1～5].ThestabilityofDHNNmeansthatevery trajectorymustconvergetowardsanequilibrium point,oralimitcycle.Becausethestabilityof DHNNisthefoundationofthenetwork’sapplica tionsandisthemostbasicandimportantproblem,thestabilityanalysisoftheDHNNhasattractedcon siderableinterest.Manyresearchershavefocu…     

延迟离散Hopfield-型网络的收敛性及其算法

给出了延迟离散 Hopfield-型网络的收敛性定理 ,提出了用于组合优化计算的延迟扰动算法 .在正规异步运行规则下 ,证明了网络滞后于能量函数收敛的步数由 Hopfield结果的 n2 步降到 2 n +1步 .揭示了离散 Hopfield-型网络与延迟离散 Hopfield-型神经网络收敛性的内在关系 ,为离散Hopfield-型网络的应用研究构筑了新的框架.     

离散Hopfield神经网络的异步渐近行为

主要研究非对称离散Hopfield神经网络和带有延迟项的非对称离散Hopfield神经网络的异步渐近行为。提出了异步演化的网络状态图和网络状态图的洞的概念 ,研究了网络状态图的洞和神经网络的异步稳定性之间的关系。给出了非对称离散Hopfield网络的异步稳定条件和不稳定条件以及某些特殊情况下的网络状态图的结构。同时 ,也得到了非对称延迟离散Hopfield网络的异步收敛性条件。所获结果推广了一些已有的结论。     

基于改进型能量函数和瞬态混沌神经网络的TSP问题研究

针对传统神经网络在搜索NP类问题的解时易陷于局部最优点的不足,提出了一种基于改进型能量函数(IEF)和瞬态混沌神经网络(TCNN)的优化模型,将此应用于旅行商问题(TSP)的求解,并和传统神经网络优化方法进行了比较。仿真研究结果表明,该论文所提出的方法在解的可行性以及全局最优解的获取能力方面都有很大优势,收敛速度和准确度也令人满意。     

具有时滞的二阶Hopfield神经网络的稳定性分析

对具有时滞的二阶Hopfield型神经网络平衡点的全局渐近稳定性问题进行了研究。在不要求连接权矩阵的对称性和输入输出函数的可微性与单调性的情况下 ,通过构造适当的Lyapunov泛函得到了网络平衡点的存在性和全局渐近稳定性的若干充分条件 ,这些条件可用于设计全局渐近稳定的二阶人工神经网络。     

Robust stability for stochastic interval delayed Hopfield neural networks

A type of stochastic interval delayed Hopfield neural networks as du(t) = [-AIu(t) WIf(t,u(t)) WIτf7τ(uτ(t)] dt σ(t, u(t), uτ(t)) dw(t) on t≥0 with initiated value u(s) = ζ(s) on - τ≤s≤0 has been studied. By using the Razumikhin theorem and Lyapunov functions, some sufficient conditions of their globally asymptotic robust stability and global exponential stability on such systems have been given. All the results obtained are generalizations of some recent ones reported in the literature for uncertain neural networks with constant delays or their certain cases.     

一种混沌神经网络模型及其在优化中的应用

通过在Hopfield神经网络模型 (HNN)中引入非线性自反馈项 ,提出了一种具有暂态混沌动力学行为的神经网络模型。该模型首先经过一个倍周期倒分叉过程进行混沌搜索 ,进而进行类似HNN的梯度搜索。由于它利用了混沌搜索固有的随机性和轨道遍历性 ,因而具有较强的克服陷入局部极小的能力。两个典型的函数优化例子表明了该算法的有效性