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作为生产调度里面一类典型问题,Job-shop问题的求解是属于NP完全的,对于大规模Job-shop问题的有效算法至今仍未找到。在有向图模型基础上,提出通过约束引导方式获取可行调度。提出使用最小二乘支持向量机对样本学习实现可互换工序对准确选取,以此提高调度方案质量。将求解过程中特殊算例补充到样本库进行后续训练以提高算法性能。数值仿真结果表明所提算法对于大规模Job-shop问题求解存在较好效果。