面向單隊(duì)單臺(tái)動(dòng)態(tài)調(diào)度問(wèn)題的Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)算法的研究.pdf_第1頁(yè)
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1、車(chē)間調(diào)度的優(yōu)化問(wèn)題,作為制造企業(yè)的核心,是一類(lèi)具有時(shí)間約束、次序約束以及資源約束的組合優(yōu)化問(wèn)題。對(duì)車(chē)間任務(wù)進(jìn)行合理的調(diào)度有助于實(shí)現(xiàn)企業(yè)資源的合理分配、提高企業(yè)的勞動(dòng)生產(chǎn)效率和加工設(shè)備的利用率、降低企業(yè)的生產(chǎn)成本,因而對(duì)車(chē)間調(diào)度進(jìn)行研究具有非常重要的意義,也成為目前最具有引力的研究領(lǐng)域之一。近年來(lái),多數(shù)車(chē)間調(diào)度的研究都是針對(duì)復(fù)雜性車(chē)間調(diào)度,其研究方法也具有多樣性,而使用改進(jìn)的Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來(lái)求解單機(jī)動(dòng)態(tài)調(diào)度問(wèn)題是一條新的途徑

2、。本研究通過(guò)分析任務(wù)的各種約束條件,建立所解決調(diào)度問(wèn)題的優(yōu)化模型,采用改進(jìn)的Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法動(dòng)態(tài)的調(diào)度任務(wù),以達(dá)到加權(quán)總延期時(shí)間最短的目標(biāo)。本論文的主要研究?jī)?nèi)容如下:
   (1)動(dòng)態(tài)車(chē)間任務(wù)調(diào)度問(wèn)題的研究。比較和分析以往車(chē)間調(diào)度問(wèn)題的研究現(xiàn)狀、不同之處以及各自的優(yōu)點(diǎn)與不足,分析了一般車(chē)間調(diào)度問(wèn)題以及單隊(duì)單臺(tái)車(chē)間調(diào)度問(wèn)題的研究現(xiàn)狀與其存在問(wèn)題,介紹了生產(chǎn)調(diào)度問(wèn)題的分類(lèi)以及生產(chǎn)調(diào)度的模型,同時(shí)簡(jiǎn)要說(shuō)明了本論文所研究的主

3、要內(nèi)容。
   (2)車(chē)間調(diào)度方法的理論研究。介紹了車(chē)間調(diào)度方法的理論知識(shí)以及車(chē)間調(diào)度中最常用的幾種啟發(fā)式算法,其中主要介紹了本文研究中所用到的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、模擬退火算法以及遺傳算法,分析各種算法的優(yōu)點(diǎn)和不足之處,并結(jié)合本研究的車(chē)間調(diào)度問(wèn)題的特點(diǎn),設(shè)計(jì)了離散型Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與模擬退火算法相結(jié)合的改進(jìn)的Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。
   (3)調(diào)度問(wèn)題的實(shí)現(xiàn)方法以及調(diào)度系統(tǒng)的研發(fā)。根據(jù)描述的本文所研究的

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