Job-shop的实时调度

         

摘要

利用神经网络和启发式分派规则设计了一种Job-shop的实时调度算法,该算法首先在离线时用遗传算法训练神经网络得到调度的启发规则,在加工开始时根据一些动态特性对要执行的工件操作进行模糊分类,然后再根据启发规则对分类后的操作进行在线调度.基于这种算法,用模糊神经网络设计了一个Job-shop实时调度器,最后结合实时调度和重调度问题进行了仿真.通过与FIFO与LR(LagrangianRelax)的比较,证明提出的算法是高效和可行的.

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