На основе традиционной нейронной сети Хопфилда представлена модель адаптивной коррекции наклона и адаптивной коррекции смещения нейронной сети Хопфилда (AHNN). Объединив преимущества традиционной сети Хопфилда, постоянный параметр в Sigmoid-функции заменен на переменный, автоматически корректируется направление движения переменного параметра, что позволяет уменьшить осцилляции энергетической функции и количество итераций, что эффективно решает задачи оптимизации в высокомерных, не выпуклых и нелинейных ограничениях. Этот метод был применен к распределению экономической нагрузки системы электропитания (ELD), и несколько примеров моделирования показали, что AHNN эффективен и выполним.

электроэнергетическая система; ELD; нейронная сеть Хопфилда; энергетическая функция; имитация отжига; ограничительные условия