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基于神经网络的Job-Shop类调度问题

作者：夏文明朱双东日期：2007-03-05/span> 浏览：3835 查看PDF文档

基于神经网络的Job-Shop类调度问题

夏文明朱双东

（宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波 315211）

摘要: 提出了将Hopfield神经网络与模拟退火相结合以求解Job-Shop类调度问题的算法。该算法给出了Job-Shop类调度问题的约束条件,并且直接把问题的各种约束条件表示为Hopfield 神经网络的能量函数项,为了避免Hopfield神经网络容易收敛到局部极小解,从而产生非法调度解的缺点,将模拟退火算法应用于Hopfield神经网络求解，使Hopfield神经网络收敛到能量函数的全局最优解,从而保证神经网络输出是一个可行的调度方案。通过仿真实例验证了该算法的可行性。

关键词：Job-Shop scheduling Hopfield神经网络模拟退火

A Job-Shop Scheduling Solution Based on Neural Network

Xia Wenming Zhu Shuangdong

(Faculty of Information Science and Technology ;, Ningbo University, Ningbo 315211,China)

Abstract: Based on Hopfield neural network and simulated annealing, a algorithm for the Job-Shop scheduling problem was proposed. This algorithm put forward the constraint of the Job-Shop scheduling. Then formulates the energy function of Hopfield neural network according to constraints directly. Lest the network converged into the local minimum of the function the simulated annealing was applied. Thus the global minimum of the Job-Shop scheduling problem a feasible schemeappears. The results of simulation calculation show that this algorithm is efficient.

Keywords: Job-Shop scheduling Hopfield neural network simulated annealing

参考文献

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