面向單隊(duì)單臺動態(tài)調(diào)度問題的Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)算法的研究.pdf

1、車間調(diào)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(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，因而對車間調(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，多數(shù)車間調(diào)度的研究都是針對復(fù)雜性車間調(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)算法來求解單機(jī)動態(tài)調(diào)度問題是一條新的途徑

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

3、要內(nèi)容。
　　 (2)車間調(diào)度方法的理論研究。介紹了車間調(diào)度方法的理論知識以及車間調(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)合本研究的車間調(diào)度問題的特點(diǎn)，設(shè)計了離散型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