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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Abstract: | |
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