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针对Job-shop调度问题,该文提出一种新的约束满足自适应神经网络和启发式算法混合方法进行水解。自适应神经网络具有在网络运行过程中神经元的偏置和连接权值自适应取值的特性。在混合算法中,神经网络被用来求得调度问题的可行解,而启发式算法被分别用来增强神经网络的性能、获得确定排序下最优解和提高可行解的质量,仿真表明该文提出的混合算法是快速有效的。