基于Hopfield神经网络的战时物资筹措模型

战时物资筹措是国防动员的一个重要组成部分,它实质上是一种基于约束的最短路径问题,Hopfield神经网络曾被用来解决最短路径优化问题。采用连续型Hopfield神经网络求解战时物资筹措问题,在已知供需量、通行参数等数据的情况下可快速确定物资筹措方案。这种方法针对战时物资筹措的特殊性如时间严格、道路通行受阻等具体情况具有很好的适应性。实验结果证明在问题规模较大的情况下模型具有收效速度快、计算结果准确性高等优点。