基于连续型Hopfield神经网络输气干线优化  

作　　者：周昊[1] 段善宁 周宁[1] 文涛 

机构地区：[1]常州大学江苏省油气储运技术重点实验室 [2]中石化西南分公司川西采气厂 [3]川庆钻探工程公司地质勘探开发研究院

出　　处：《石油机械》2011年第11期20-23,共4页China Petroleum Machinery

基　　金：公安部消防局应用创新项目(2009XFCX043)

摘　　要：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。

关 键 词：输气干线 神经网络 CHNN 优化设计 稳定性分析 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]