摘要
従来のHopfieldニューラルネットワークに基づき、自己適応勾配調整法および自己適応シフト量調整法のHopfieldニューラルネットワークモデル（AHNN）が提案されています。従来のHopfieldネットワークの利点を結合し、Sigmoid関数内の定数パラメータを可変に変更し、可変パラメータの運動方向を自動的に調整することで、エネルギー関数の振動と繰り返し回数を減少させ、高次元、非凸、非線形の制約条件の最適化問題を効果的に解決します。この手法を電力システムの経済的負荷分担（ELD）に適用し、複数のシミュレーションでAHNNが効果的で実用的であることが示されました。
关键词
電力システム; ELD; Hopfieldニューラルネットワーク; エネルギー関数; 焼戻し法; 制約条件