用约束满足自适应神经网络和有效的启发式算法解Job-shop调度问题

• 作者: 杨圣祥 汪定伟
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 约束满足自适应神经网络 启发式算法 Job-shop调度 整数线性规划
• 年，卷（期）: 1999,（2）
• 所属期刊栏目: 论文与告
• 页码范围: 121-126
• 页数: 6页
• 分类号: TP3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0411.1999.02.009

摘要

提出一种用约束满足自适应神经网络结合有效的启发式算法求解Job-shop调度问题.在混合算法中,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,被用来求得调度问题的可行解,启发式算法分别被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.仿真表明了本文提出的混合算法的快速有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪定伟	东北大学信息科学与工程学院系统工程系	299	5959	40.0	59.0
2	杨圣祥	东北大学信息科学与工程学院系统工程系	2	70	2.0	2.0