嵌入指针网络的深度循环神经网络模型求解作业车间调度问题

任剑锋; 叶春明

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提出了一种数据驱动的作业车间调度算法,训练样本来源于基准实例和部分实际生产数据,通过特征函数来构建样本的特征数据并进行归一化处理,标签数据由调度任务和相应的调度规则的映射关系构成,以LSTM模型为主框架,在模型中嵌入指针网络,将当前序列中概率最大的工件优先进入缓冲区,提高了神经网络的训练速度和质量,采用训练后的模型对新问题进行求解.结果证明了所构建模型的有效性,同时为求解作业车间调度问题提供了新思路.

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来源
《计算机应用研究》 |2021年第1期|120-124128|共6页
作者
任剑锋; 叶春明;
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作者单位

上海理工大学管理学院上海200093;

河南财经政法大学计算机与信息工程学院郑州450018;

上海理工大学管理学院上海200093;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
长短期记忆网络; 指针网络; 注意力机制; 作业车间调度;

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