面向單隊單臺動態(tài)調度問題的Hopfield神經網絡改進算法的研究.pdf

1、車間調度的優(yōu)化問題，作為制造企業(yè)的核心，是一類具有時間約束、次序約束以及資源約束的組合優(yōu)化問題。對車間任務進行合理的調度有助于實現企業(yè)資源的合理分配、提高企業(yè)的勞動生產效率和加工設備的利用率、降低企業(yè)的生產成本，因而對車間調度進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域之一。近年來，多數車間調度的研究都是針對復雜性車間調度，其研究方法也具有多樣性，而使用改進的Hopfield神經網絡算法來求解單機動態(tài)調度問題是一條新的途徑

2、。本研究通過分析任務的各種約束條件，建立所解決調度問題的優(yōu)化模型，采用改進的Hopfield神經網絡算法動態(tài)的調度任務，以達到加權總延期時間最短的目標。本論文的主要研究內容如下：
　　 (1)動態(tài)車間任務調度問題的研究。比較和分析以往車間調度問題的研究現狀、不同之處以及各自的優(yōu)點與不足，分析了一般車間調度問題以及單隊單臺車間調度問題的研究現狀與其存在問題，介紹了生產調度問題的分類以及生產調度的模型，同時簡要說明了本論文所研究的主

3、要內容。
　　 (2)車間調度方法的理論研究。介紹了車間調度方法的理論知識以及車間調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網絡算法、模擬退火算法以及遺傳算法，分析各種算法的優(yōu)點和不足之處，并結合本研究的車間調度問題的特點，設計了離散型Hopfield神經網絡算法與模擬退火算法相結合的改進的Hopfield神經網絡算法。
　　 (3)調度問題的實現方法以及調度系統(tǒng)的研發(fā)。根據描述的本文所研究的