| Job—shop调度问题的瞬态混沌神经网络解法 |
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| 引用本文： | 王秀宏,乔清理,王正欧.Job—shop调度问题的瞬态混沌神经网络解法[J].系统工程,2001,19(3):43-48. |
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| 作者姓名： | 王秀宏 乔清理 王正欧 |
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| 作者单位： | 1. 天津大学管理学院系统工程研究所,天津,300072
2. 天津大学精仪学院,天津,300072 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(79970042) |
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| 摘 要： | 采用具有瞬态混沌特性的神经网络（TCNN）解Job-shop调度问题。利用神经元的自抑制反馈产生混沌动态，其随机搜索能力有效地了传统Hopfield神经网络（HNN）极易陷入局部极小的缺陷；同时利用一时变参数控制混沌行为，使网络在经过一个短暂的倍周期倒分岔后逐渐趋于一般的神经网络，从而收敛到一个最优或近似最优的稳定平衡点。仿真结果表明，该网络解Job-shop调度问题比HNN具有更强的全局搜索能力和寻优能力，并具有更高的搜索效率。
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| 关 键 词： | 神经网络 瞬态混沌 Job－shop调度问题 模拟退火方法 |
| 文章编号： | 1001-4098(2001)03-0043-06 |
A Method to Solve Job-shop Schedule Problems by Neural Network with Transient Chaos |
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