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采用基于退火策略的混沌神经网络求解作业车间调度问题（JSP）。通过在Hopfield神经网络（HNN）中引入混沌机制，并结合退火策略控制混沌动态，有效避免了传统HNN极易陷入局部极小的缺陷；同时改进了表示JSP的换位矩阵，给出了包含目标函数的能量函数，保证了网络的稳态输出为全局可行解。与基于模拟退火的HNN和暂态混沌神经网络算法比较表明，该算法在收敛速度和求解准确性上有了很大改进。