一种基于遗传Hopfield神经网络求解TSP问题的算法

针对Hopfield网络求解TSP问题时出现无效解和收敛性能差的问题,对约束条件能量函数进行改进,构造了一种求解TSP问题的遗传Hopfield神经网络算法,并与经典Hopfield神经网络求解TSP方法进行对比.实验结果表明,本文算法具有更好的整体求解性能.     

基于精确罚函数的神经网络优化方法求解TSP问题

利用精确罚函数方法结合神经网络来求解最优化问题,重点求解的是组合优化问题的TSP经典问题,重点讲述的是Hopfield神经网络基于精确罚函数求解组合优化问题TSP,在用Hopfield神经网络求解TSP问题时,人工神经网络的初始态对应着无约束优化问题的初始解,人工神经网络系统的稳态对应着无约束问题的优化解。在求解TSP问题中是利用能量函数来构造的。当人工神经网络系统达到稳定状态时的一个极小点也就是TSP问题的最优解。     

一种Hopfield神经网络算法复杂性研究的新方法

首先分析了基于Hopfield神经网络的TSP问题求解方法,提出从研究能量函数、状态空间分布和可行解的关系来研究以Hopfield为代表的优化神经网络的计算复杂性的思想;并给出从状态空间到线性表的映射方法,引入状态-程序复杂性。分析结果表明,绝对状态一程序复杂性更为充分地反映能量函数的求解过程;相对状态-程序复杂性提供了一种在多项式时间内对NP问题算法的有效性进行衡量的尺度。     

讲座：人工神经网络 第五讲 反馈网络与优化计算

1引言反馈型神经网络在优化计算方面的成功应用，引起了人们的极大兴趣。下面以连续Hopfield网络为例，介绍该网络的结构及其优化计算的功能。实际上：Hopfield网络的两种主要功能：联想记忆与优化计算是对偶的。当用于联想记忆时，如上一讲所介绍的，是通过样本模式的输入，确定网络的稳定状态，经过学习求得网络的连接权W；当用于优化计算时，则是以优化问题的目标函数与约束条件建立网络的能量函数，从而确定网络的连接权W，网络运行时从初始状态演变到稳定状态，即可得到优化问题的对应解。Hopfield网络是一单层的反馈型网络，网络的…     

基于Hopfield神经网络的作业车间生产调度方法

该文提出了基于Hopfield神经网络的作业车间生产调度的新方法.文中给出了作业车 间生产调度问题(JSP)的约束条件及其换位矩阵表示,提出了新的包括所有约束条件的计算能 量函数表达式,得到相应的作业车间调度问题的Hopfield神经网络结构与权值解析表达式,并 提出相应的Hopfield神经网络作业车间调度方法.为了避免Hopfield神经网络容易收敛到局部 极小,从而产生非法调度解的缺点,将模拟退火算法应用于Hopfield神经网络求解,使Hopfield 神经网络收敛到计算能量函数的最小值0,从而保证神经网络输出是一个可行调度方案.该文 改进了已有文献中提出的作业调度问题的Hopfield神经网络方法,与已有算法相比,能够保证 神经网络稳态输出为可行的作业车间调度方案.     

单通道VLSI阵列容错的神经网络算法

为了解决大面积的VLSI（超大规模集成电路）电路制造过程中因缺陷而造成的成品率低的问题,可以采用降阶和冗余两种VLSI阵列重构方法,这两种方法都属于NP-完全问题。该文是通过冗余修复方法来解决这一问题的。该文基于Hopfield神经网络为模型,将阵列的重构问题转化为矛盾图的最大独立集问题。通过Hopfield神经网络的能量函数方程进行求解,求得合理的补偿通道来完成问题的求解。实验分析表明该方法是简单有效的。     

基于改进能量函数的混沌神经网络JSP解法

针对传统Hopfield神经网络(HNN)在求NP类问题的解时易陷入局部最优点的不足,提出基于改进能量函数的模拟退火混沌神经网络算法。通过在Hopfield神经网络中引入混沌机制,并结合退火策略控制混沌动态,有效避免了陷入局部极小的缺陷,因此将其用于求解JSP（作业车间调度）。算法改进了表示JSP的换位矩阵,给出了包含目标函数的能量函数,保证了网络的稳态输出为全局可行解。     

一种Hopfield神经网络能量函数改进下的作业车间调度*

由于作业车间调度问题的目标函数目前还无法用换位矩阵的元素以数学公式的形式表示,因此无法保证求出全局最优解。文中首先对换位矩阵表示方法进行了改进,给出新的带有目标函数的能量函数表达式,然后提出改进的Hopfield神经网络作业车间调度方法,并将模拟退火应用于Hopfield神经网络求解,避免了陷入局部极值。仿真结果表明,该方法具有全局搜索能力,并能够保证神经网络的稳态输出为全局最优或近似全局最优。     

一种求解旅行商问题的LV回复式神经网络模型

旅行商问题是一个组合优化问题。首先,构造一个能量函数来表示旅行商问题,该能量函数的能量最小点对应一条有效的近似最优访问路径;然后,构造一种LV神经网络模型来求解该能量函数的能量最小点。实验结果表明,本文提出的LV神经网络模型能够收敛到能量最小点,并且与Hopfield网络相比,该LV神经网络模型具有更好的求解性能。     

基于Hopfield神经网络的输油站场操作算法

提出利用连通图来描述输油站场工艺流程。通过对连通图节点进行分类,将计算具体调度任务的操作方案问题转化为计算连通图的辐射状子图问题。在连通图基础上提出最优操作方案的数学模型,并提出利用Hopfield神经网络对数学模型进行求解。给出了神经网络的能量函数和对应的求解方法,实际计算表明,所提方法可行有效,能够减轻现场劳动强度,提高生产效率。     

A hybrid neural network and simulated annealing approach to the unit commitment problem

In this paper, the authors present an approach combining the feedforward neural network and the simulated annealing method to solve unit commitment, a mixed integer combinatorial optimisation problem in power system. The artificial neural network is used to determine the discrete variables corresponding to the state of each unit at each time interval. The simulated annealing method is used to generate the continuous variables corresponding to the power output of each unit and the production cost. The type of neural network used in this method is a multi-layer perceptron trained by the back-propagation algorithm. A set of load profiles as inputs and the corresponding unit commitment schedules as outputs (satisfying the minimum up–down, spinning reserve and crew constraints) are utilized to train the network. A method to generate the training patterns is also presented. The experimental result demonstrates that the proposed approach can solve unit commitment in a reduced computational time with an optimum generation schedule.     

基于改进Hopfield神经网络的图像特征点匹配算法

针对图像特征点匹配算法的运行时间呈指数增长的问题,提出了一种新的匹配算法NHop.该算法通过加入新的网络输入输出函数、点对间差异的度量和启发式选择目标点的方式,对传统的Hopfield神经网络进行了改进.新算法不仅解决了传统Hopfield神经网络运行时间长、能量函数易陷入局部极小点的问题,而且也有效地实现了图像特征点的匹配.实验结果表明,与传统的Hopfield神经网络相比,NHop算法的匹配速度更快、准确率更高,对于图像特征点的匹配效果更好.     

Multiprocessor Task Assignment with Fuzzy Hopfield Neural Network Clustering Technique

Most scheduling applications have been demonstrated as NP-complete problems. A variety of schemes are introduced in solving those scheduling applications, such as linear programming, neural networks, and fuzzy logic. In this paper, a new approach of first analogising a scheduling problem to a clustering problem and then using a fuzzy Hopfield neural network clustering technique to solve the scheduling problem is proposed. This fuzzy Hopfield neural network algorithm integrates fuzzy c-means clustering strategies into a Hopfield neural network. This investigation utilises this new approach to demonstrate the feasibility of resolving a multiprocessor scheduling problem with no process migration and constrained times (execution time and deadline). Each process is regarded as a data sample, and every processor is taken as a cluster. Simulation results illustrate that imposing the fuzzy Hopfield neural network onto the proposed energy function provides an appropriate approach to solving this class of scheduling problem.       

基于神经网络的图象序列特征点匹配

利用神经网络优化技术解决图象序列的特征点匹配问题，将特征点匹配归结为一个带约束的优化问题，并用2D Hopfield网络实现，在Hopfield网络的能量函数的设计中，综合考虑了特征点的预测结果、特征点的遮挡等情况，从而克服了现有的多数方法所存在的误匹配现象，对于特征点的跟踪，头3帧图象的正确匹配是十分关键的。本文提出了一种3D Hopfield网络用以解决头3帧图象的特征点匹配，并提出了一个运动平滑性的代价函数用以构造3D Hopfield网络的能量函数，实际图象序列的实验结果证明了本方法的有效性。     

用改进的差分式Hopfield网络实现线性二次型最优控制

为解决差分式Hopfield网络能量函数的局部极小问题,本文对之改进得到一种具有迭代学习功能的线性差分式Hopfield网络.理论分析表明,该网络具有稳定性,且稳定状态使其能量函数达到唯一极小值.基于线性差分式Hopfield网络稳定性与其能量函数收敛特性的关系,本文将该网络用于求解多变量时变系统的线性二次型最优控制问题.网络的理论设计方法表明,网络的稳态输出就是欲求的最优控制向量.数字仿真取得了与理论分析一致的实验结果.     

一种非线性优化的神经网络

本文提出了用人工神经网络求解具有约束条件的非线性优化问题的具体方法，分析了神经网络能量函数的构成形式，并在常规的Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络模型的基础上构造了一个非全局连接的神经网络动力学模型。这种修改的Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络克服了常规的Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络在求解非线性优化问题时权值不好映射的困难，具有结构清晰，易于软件模拟和硬件实现的优点。     

基于协作Hopfield网络的迭代立体匹配算法

针对立体匹配算法中求解能量函数全局最小问题,提出一种基于协作Hopfield网络的迭代立体匹配算法.它采用两个具有相似结构的Hopfield神经网络协作求解匹配问题,两个网络的不同之处是匹配过程中所采用的基准图不同.然后根据左右一致性约束实现两个Hopfield网络之间的协作,从而避免落入局部最小.为加快收敛速度,该算法将视差图的最优搜索问题转换为二值神经网络的迭代收敛过程.利用局部匹配算法的结果预标记初始视差,以设定神经网络初始权重.并根据局部匹配算法中隐含的假定条件,提出了局部匹配算法视差结果的评估准则,以确定各像素的视差搜索范围,从而减少各次迭代过程中状态待确定的神经元个数.实验表明该方法在性能和收敛速度上都要优于传统的Boltzmann机方法.     

基于量子神经网络的MIMO信号检测技术

MIMO信号的最优检测在常规条件下是一NP难解问题。利用量子并行计算和量子纠缠等特性,量子计算与人工神经网络结合的量子神经网络能有效的解决这一问题。本文采用Hopfield神经网络实现MIMO信号检测,利用基于检测序列最大后验概率最佳接收似然函数与Hopfield神经网络的能量函数对应关系,构造一种量子神经网络的MIMO检测器。计算仿真结果表明:本文所提出的检测器在误码率方面有良好的性能。     

基于蚁群算法的Hopfield神经网络在多空间站路径规划的应用研究*

空间机器人每次携带的燃料有限,提高空间机器人的工作效率以及延长其在轨寿命研究具有重要意义,分析了空间机器人多空间站访问问题。为了弥补传统路径规划方法容易陷入局部极小点的问题,提出利用基于蚁群算法的Hopfield神经网络来解决空间机器人多空间站访问问题。仿真实验结果表明,基于蚁群算法的Hopfiled神经网络用于多空间站访问问题,收敛速度要比Hopfield神经网络快,且比Hopfield神经网络易于跳出局部极点,该算法有利于解决多空间站路径规划问题。