【摘 要】
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为了解决柔性流水车间中的排产优化问题(Flexible Flow Shop Schedule Problem,FFSP),提出了一种基于模拟退火原理的Hopfield神经网络算法作为全局优化算法.该算法提出了FFSP
【机 构】
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沈阳建筑大学信息与控制工程学院,辽宁沈阳,110168;沈阳建筑大学信息与控制工程学院,辽宁沈阳 110168;冶金工业规划研究院,北京 100010
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为了解决柔性流水车间中的排产优化问题(Flexible Flow Shop Schedule Problem,FFSP),提出了一种基于模拟退火原理的Hopfield神经网络算法作为全局优化算法.该算法提出了FFSP问题的换位矩阵,给出了FFSP问题的能量函数达式,并且为克服标准Hopfield神经网络算法(Hopfield Neural Networks,HNN)在解决FFSP问题时容易陷入局部最小解的缺陷,将模拟退火算法应用于Hopfield神经网络求解,确保当能量函数趋于稳定时输出可行调度解.最后,选用不同规模的实例对改进的HNN算法进行测试,并与遗传算法、紧致遗传算法、HNN算法进行对比研究,实验结果表明改进的HNN算法是求解FFSP问题的一种有效方法.
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