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构造一个Hopfield神经网络,使其平衡点为运输问题的最优解;提出了运输问题的人工神经网络方法.这种算法易于软件实现,对于高维问题其计算量的增加远远低于表上作业法.此外,对于初值并不要求必须是可行解,这将给算法的实现带来极大的方便.最后给出了一个实例的仿真计算,并把人工神经网络方法的结果与表上作业法的结果进行了比较和分析.