自适应hopfield神经网络及其在经济负荷分配中的应用

在传统hopfield神经网络的基础上，提出了自适应坡度调整法和自适应偏移量调整法的hopfield神经网络模型（ahnn）。结合传统hopfeild网络优点,将sigmoid函数（s型函数）中的恒定参数变为随动，自动调整随动参数运动方向，减小了能量函数的振荡和迭代步数，从而可有效的解决高维、非凸、非线性约束条件的优化问题。将该方法应用于电力系统经济负荷分配（eld），通过多个算例仿真表明，ahnn有效可行。