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一种作业车间调度问题的Hopfield神经网络优化方法
杜福银;徐扬;卢明立;程林章
【期刊名称】《机床与液压》
【年(卷),期】2006(000)011
【摘要】结合Hopfield神经网络结构和作业车间调度问题(JSSP)的约束特点,给出了适合于Hopfield神经网络求解的作业车间调度问题的矩阵表达数学模型.借用神经网络中能量函数的概念和含义确定网络的连接权,并将模拟退火算法应用于Hopfield神经网络求解,避免了系统输出陷入局部极值.将优化作业车间调度方案问题转换成求解网络系统的平衡点,即吸引子,该网络不仅能输出可行最优解,且优化速度快、实时性强.并通过计算机仿真表明了该方法的有效性.
【总页数】4页(P4-6,9)
【作者】杜福银;徐扬;卢明立;程林章
【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,22043;石家庄铁道学院机械工程分院,河北石家庄,050043
【正文语种】中文
【中图分类】TP273
【相关文献】
1.一种求解不确定作业车间调度问题的随机仿真优化方法 [J], 王荪馨;李言;张燕荣;淮文博
2.有转运运输问题的Hopfield神经网络优化方法 [J], 杜福银;徐扬;卢明立;程林章
3.基于Hopfield神经网络求解作业车间调度问题的新方法 [J], 王万良;吴启迪
4.一种基于离散Hopfield神经网络的RTOS功耗优化方法 [J], 郭兵;沈艳;王殿辉;李志蜀;陈向东
5.用Hopfield神经网络解决作业车间调度问题 [J], 唐大志
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一个基于Hopfield神经网络的双层布线通孔最少化算法马琪;严晓浪;胡卫明
【期刊名称】《电路与系统学报》
【年(卷),期】1998(3)3
【摘要】本文在布线的群图模型基础上，利用离散型Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络解决群图的最大割问题，并着重论述了如何跳出局部优化点的问题，从而较好地解决了双层布线通孔最少化问题，算法考虑了许多来自实际的约束，并进行大量的布线实例验证。
【总页数】6页(P59-64)
【作者】马琪;严晓浪;胡卫明
【作者单位】不详;不详
【正文语种】中文
【中图分类】TN470.597
【相关文献】
1.一个可处理多种约束的多层布线通孔最少化算法 [J], 马琪;严晓浪
2.一个VLSI三层布线通孔最少化的启发式算法 [J], 马琪;严晓浪
3.一个基于无约束通孔优化的双层布线算法—FOREST [J], 何江安;洪先龙
4.多层VLSI布线通孔最少化的遗传算法 [J], 王书江;葛海通;李伟良;严晓浪
5.VLSI和PCB双层布线中的通孔最少化算法 [J], 洪先龙;潘立;王尔乾
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基于局部进化的Hopfield神经网络的优化计算方法黎明;杨小芹;周琳霞【期刊名称】《中国图象图形学报》【年(卷),期】2004(009)002【摘要】提出一种基于局部进化的Hopfield神经网络优化计算方法,该方法将遗传算法和Hopfie ld神经网络结合在一起,克服了Hopfield神经网络易收敛到局部最优值的缺点,以及遗传算法收敛速度慢的缺点.该方法首先由Hopfield神经网络进行状态方程的迭代计算降低网络能量,收敛后的Hopfield神经网络在局部范围内进行遗传算法寻优,以跳出可能的局部最优值陷阱, 再由Hopfield神经网络进一步迭代优化.这种局部进化的Hopfield神经网络优化计算方法尤其适合于大规模的优化问题,对图像分割问题和规模较大的200城市旅行商问题的优化计算结果表明,其全局收敛率和收敛速度明显提高.【总页数】7页(P207-213)【作者】黎明;杨小芹;周琳霞【作者单位】南昌航空工业学院测试与控制工程系,南昌,330034;南昌航空工业学院测试与控制工程系,南昌,330034;南昌航空工业学院测试与控制工程系,南昌,330034【正文语种】中文【中图分类】TP301.6;TP391.41【相关文献】1.进化策略求解Hopfield神经网络 [J], 黎明;严超华;刘高航2.基于连续Hopfield神经网络的立体库路径优化 [J], CHEN Chen;MAO Jian3.基于改进Hopfield神经网络算法的变电站出线间隔优化分配 [J], 卢家欢;叶新;黄民翔4.基于量子遗传算法优化Hopfield神经网络军事训练效果评价 [J], 曹瑾;刘晓芬5.基于差分进化的连续Hopfield神经网络模型参数优化 [J], 张伟丰因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于模拟退火与Hopfield神经网络的输气管优化运行
段善宁;周昊;汪玉春
【期刊名称】《内蒙古石油化工》
【年(卷),期】2013(000)008
【摘要】针对输气管优化运行属于组合优化的问题,建立了天然气气源输量变化下的输气管优化运行模型.同时,为了解决连续型Hopfield神经网络的鲁棒性较差和容易陷入局部最优解的问题,引入了模拟退火与神经网络相结合的混合优化算法求解输气管优化运行模型.优化算例表明:该方法改进了标准连续性神经网络算法的收敛过程,能有效防止搜索陷入局部最优解和避免对于初始迭代值的过度依赖,且优化结果优于标准连续性神经网络算法的计算结果,具有更高的优化效率和更强的鲁棒性,能够获得高性能的优化运行方案.
【总页数】4页(P69-72)
【作者】段善宁;周昊;汪玉春
【作者单位】中石化西南油气分公司川西采气厂,四川德阳618099;常州大学江苏省油气储运技术重点实验室,江苏常州 213000;西南石油大学,四川成都610051【正文语种】中文
【中图分类】TE832
【相关文献】
1.基于模拟退火算法的Hopfield神经网络参数优化 [J], 齐小刚;王云鹤
2.用Hopfield神经网络与模拟退火算法求解UAV航路规划问题 [J], 张岳平;朱力
超;孙涛
3.基于Hopfield神经网络的输气管网布线优化 [J], 聂廷哲;段常贵
4.一种基于模拟退火和Hopfield神经网络求解TSP算法 [J], 李萍;高雷阜;刘旭旺
5.基于模拟退火的Hopfield网全局优化方法 [J], 高雷阜;刘旭旺
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基于Hopfield神经网络的打磨工艺路线优化崔光鲁;陈劲杰;徐希羊;周媛【摘要】为提升工件表面处理工艺品质,提出运用人工智能的方法解决打磨工艺执行路线决策问题.基于人工神经网络思想,利用连续型Hopfield神经网络算法,对打磨工艺执行路线进行优化排序.文中以锅具打磨为分析案例,展示具体应用方法.得出了更加优化的锅具表面打磨工艺执行路线,为以后工件表面处理更加智能高效提供了理论依据.【期刊名称】《电子科技》【年(卷),期】2017(030)005【总页数】4页(P36-39)【关键词】决策优化;智能算法;Hopfield神经网络;工艺排序方法【作者】崔光鲁;陈劲杰;徐希羊;周媛【作者单位】上海理工大学机械工程学院,上海200093;上海理工大学机械工程学院,上海200093;上海理工大学机械工程学院,上海200093;上海理工大学机械工程学院,上海200093【正文语种】中文【中图分类】TP18随着现代工业产品复杂程度的不断增加，新的加工制造方法也层出不穷，导致了产品的生产工艺路线的可行解也成指数方式增长。
为了与新的发展形势相适应，人工智能算法可为工艺路线提供一种更加智能且行之有效的解决方法。
传统的工艺决策路线是分级、分阶段地考虑几何特征、加工工艺要求、工艺实现方法与优化指标等约束条件的，最后得出各工序较为合理的安排顺序。
存在着工艺决策智能化水平较低、过程与设计经验难以提取等缺点。
当产品工艺路线网络图中可能的组合方案较多时，枚举法不再适用[1]，就需要寻求一些智能算法对生产中最优的工艺执行路线进行求解。
打磨生产过程中，需要综合考虑制造资源、生产实效两方面的因素。
制造资源包括打磨所使用的执行设备、打磨材料、夹具等，生产实效则为打磨效果、实现成本、加工效率等。
上述两方面因素构成了对打磨的限制约束，以成本低、效率高为优化目标。
打磨过程的排序问题就转化为寻找制造资源的变换次数最少的执行路线问题[2]。
基于Hopfield神经网络的异型螺旋槽管优化设计[摘要] 运用matlab神经网络工具箱中的hopfield网络优化电路, 对工业生产中的一种异型螺旋槽管优化设计模型进行了仿真优化设计, 优化计算结果表明, 基于该hopfeild网络的优化设计切实可行,为其它复杂的优化设计问题提供了新的思路和方法。
[关键词] hopfield神经网络螺旋槽管优化设计
0.引言
j.hopfield在1982年提出了可用作联想存储器的hopfield神经互联网络。
该网络模型是一种循环神经网络，主要应用原理为将输出网络的输出作为约束网络的输入反馈到该网络的输入端并和它的输入进行叠加来约束网络的输出，保证网络的输出最终达到稳定。
hopfiled网络在输入的激励下，会产生不断的动态变化。
如果采用的hopfield网络模型是一个能收敛的稳定网络，则这个反馈与迭代的计算过程所产生的变化会越来越小,一旦到达了稳定平衡状态,那么hopfield网络就会输出一个稳定的恒值,即所求优化问题的解。
本文中应用该hopfield神经网络对工业换热工艺设备之一的异型螺旋槽管进行了优化设计，建立数学函数模型并模拟计算，结果表明确实达到了实用可行的目的。
使设备工作在最佳状态的方法是提供换热器的效率和紧凑性，关键在于强化传热和减少流动阻力，所以如何使得强化传热技术的同时提高传热效果，而且兼顾在增加压降和泵功方面所要花费的代价，使得传热系统的综合性最优，对
于传热强化技术的合力应用，有着十分重要的应用意义。
1.hopfield神经网络优化计算的基本步骤
利用hopfiled神经网络进行优化计算的基本步骤为：①选择对应问题的一个合适表达方式, 使神经元的输出与问题的解彼此对应起来。
②构造神经元网络的能量函数, 使其最小值对应于问题的最优解。
③由计算能量函数求得其对应的连接权值及相应的参数；
④构造相应的神经网络和电路方程；⑤进行计算机仿真求一定条件下的最优解，即为其运行的稳定状态。
2.异型螺旋槽管优化的数学模型
如果该优化问题的数学模型可以表示为
max f = id, s.tdu = j
则该问题的hopfield模型可以表示为如图(1)
图(1) hopfield网络模型
在此模型中采用的是简单的二维hopfield网络模型。
利用神经网络进行优化计算的基本原理就是在神经网络这一动力系统给出初始的估计点，即初始条件；然后随网络的运动传递而找到相应的极小点，那么就称该网络收敛。
网络收敛就是指能量函数达到极小值。
把最优化问题的目标函数转换为网络的能量函数，把问题的变量对应于网络的状态，通过状态不断变化，最后状态会稳定下来，因此hopfield神经网络就能够用于解决各种优化组合问题。
2.1建立目标函数
根据工业生产中节能高效的要求, 在建立异型螺旋槽管的目标
函数时，要保证其传热量大，阻力小，因而目标函数为：max q (x1, x2,...,xn) （1）
min f (x1, x2,...,xn) （2）
在式(1) 和(2) 中,
q是传热量, f是摩擦系数。
f1= nu/nuo（3）
f2= f/fuo（4）
故可得加权求和关联式：
min f = （5）
在式(5)中,、分别是加权系数,其和为1。
由于对整个目标函数求最小化而传热量要求最大化,故取其负值,这样使得求最大化问题转化为求最小化问题,强化后的异型螺旋槽管管内对流换热及摩擦系数的关联式为：
（6）
（7）
式中，d为管内径，e为槽深，p为螺距，re为雷诺数，pr为普朗特数。
光滑管内强迫流动对流换热和摩擦系数的准则方程为:
（8）
（9）
在一定的条件下，对式(6)、(7)进行化简,并设变量
（10）
从而得到目标函数式:
（11）
2.2 设置约束条件
约束条件表达式为
ai≤xi≤bi, i=1,2,…n; （12）
式(12)中，xi为状态变量；
a、b为状态变量的上限和下限。
由于0.0257≤e/d≤0.0560；0.375≤p/d≤0.7143；
=8.0××故有
s.t0.257≤x1≤0.5, 0.375≤x2≤0.7143
0.8≤x3≤2.5
上述目标函数和约束条件就是异型螺旋槽管的数学模型表达式。
3. 仿真计算及分析
假定传热量和流阻在评价函数中起的作用相同,即==0.5。
输入不同的x3值,采用matlab tools中的neural network design demonstration hopfield network工具进行优化设计程序，仿真程序在cpu 1200 mhz, ram 256 mb的pc机上运行，计算结果如下所示：
表1异型螺旋槽管优化计算结果
从优化计算结果来看,保证f最优的指标为:
在x2=0.45579附近和x1位于0.40-0.42之间。
计算表明：异型螺旋槽管的螺距、槽深对异型螺旋槽管换热系统的传热、压降、功率消耗等影响很大, 而小螺距、适当槽深的异型螺旋槽管的综合性能是良好的。
对工业生产起到了很好的设计优化和指导作用。
结语
本文通过一个连续hopfield网络对异型螺旋槽管进行了优化设计，该算法对线性和非线性问题都有非常好的处理效果，对进一步研究hopfield网络的工程应用提供了帮助。
参考文献：
[1] 胡守仁，神经网络应用技术[m],北京,国防科技大学出版社,1993.
[2] 郭鹏，hopfield网络在优化计算中的应用 [j].计算机仿真2002-5.
[3] 苏金明, matlab6.1使用指南[m].电子工业出版社，2002-1.
[4] 崔海亭,朱玉峰,王振辉等.异型螺旋槽管的优化设计[j],
河北科技大学学报.2002.23(3):32-34.。
