基于Hopfield神经网络的作业车间生产调度方法

发布时间：2017-11-29 02:22

  本文关键词：基于Hopfield神经网络的作业车间生产调度方法

  更多相关文章： 作业车间调度 神经网络 组合优化 计算能量函数 模拟退火算法

【摘要】：该文提出了基于 Hopfield神经网络的作业车间生产调度的新方法 .文中给出了作业车间生产调度问题 ( JSP)的约束条件及其换位矩阵表示 ,提出了新的包括所有约束条件的计算能量函数表达式 ,得到相应的作业车间调度问题的 Hopfield神经网络结构与权值解析表达式 ,并提出相应的 Hopfield神经网络作业车间调度方法 .为了避免 Hopfield神经网络容易收敛到局部极小 ,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神经网络收敛到计算能量函数的最小值 0 ,从而保证神经网络输出是一个可行调度方案 .该文改进了已有文献中提出的作业调度问题的 Hopfield神经网络方法 ,与已有算法相比 ,能够保证神经网络稳态输出为可行的作业车间调度方案
【作者单位】： 浙江工业大学信息工程学院 同济大学电子与信息工程学院 浙江工业大学信息工程学院
【基金】：国家“863”/CIMS主题项目 (863 -5 1 1 -945 -0 0 2 ) 浙江省自然科学基金(6980 73 ) 浙江省科技计划项目(0 1 2 0 47)、 教育部高等学校骨干教师资助计划项目资助
【分类号】：TP183
【正文快照】： 1　引言作业车间调度问题是一类满足任务配置和顺序约束要求的资源分配问题 ,是最困难的组合优化问题之一 .虽然对于 JSP的研究已经有几十年的历史 ,提出了许多最优化求解方法 ,但由于 JSP是一个非常难解的组合优化问题 ,至今尚未形成系统的方法与理论 .生产调度问题的神经网

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本文编号：1235858