神经网络和启发式算法混合策略解Job-shop调度问题

摘要：

提出一种有效的自适应神经网络和启发式算法混合策略来求解Job-shop调度问题.自适应神经网络具有在网络运行过程中神经元的偏置和连接权值自适应取值的特性,被用来求得调度问题的可行解,而启发式算法被分别用来加速神经网络的运行和保证神经网络收敛到可行解、获得确定排序下最优解和提高可行解的质量.仿真表明本文提出的混合策略是快速有效的.

关键词：Job-shop调度、神经网络、启发式算法、混合策略

所属期刊栏目：14

分类号：F406.2(工业经济理论)

资助基金：中国科学院资助项目69684005;国家高技术研究发展计划863计划863-511-9609-003

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：140-144