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针对Ｊｏｂ－ｓｈｏｐ高度问题，提出了一种新的基于约束满足基础上的自适应神经网络并结合有关启发式算法进行求解的混合方法，自适应神经网络用来求得调度问题的可行解，面是有关的启发式算法用来增强神经网络的性能和提高可行解的质量，仿真表明所提出的混合算法是快速有效的。
解Job-shop调度问题的神经网络与启发式混合方法
【摘 要】
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针对Ｊｏｂ－ｓｈｏｐ高度问题，提出了一种新的基于约束满足基础上的自适应神经网络并结合有关启发式算法进行求解的混合方法，自适应神经网络用来求得调度问题的可行解，面是有关的启发式算法用来
【机 构】
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大学信息科学与工程学院
【出 处】
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1998中国控制与决策学术年会
【发表日期】
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1998年期
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