【摘 要】
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采用具有瞬态混沌特性的神经网络(TCNN)解Job-shop调度问题.利用神经元的自抑制反馈产生混沌动态,其随机搜索能力有效地避免了传统Hopfield神经网络(HNN)极易陷入局部极小的
【机 构】
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天津大学管理学院系统工程研究所,天津大学精仪学院
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采用具有瞬态混沌特性的神经网络(TCNN)解Job-shop调度问题.利用神经元的自抑制反馈产生混沌动态,其随机搜索能力有效地避免了传统Hopfield神经网络(HNN)极易陷入局部极小的缺陷;同时利用一时变参数控制混沌行为,使网络在经过一个短暂的倍周期倒分岔后逐渐趋于一般的神经网络,从而收敛到一个最优或近似最优的稳定平衡点.仿真结果表明,该网络解Job-shop调度问题比HNN具有更强的全局搜索能力和寻优能力,并具有更高的搜索效率.
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