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Learning Technology in Scheduling Based on the Mixed Graphs

机译：基于混合图的调度学习技术

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We propose the adaptive algorithm for solving a set of similar scheduling problems using learning technology. It is devised to combine the merits of an exact algorithm based on the mixed graph model and heuristics oriented on the real-world scheduling problems. The former may ensure high quality of the solution by means of an implicit exhausting enumeration of the feasible schedules. The latter may be developed for certain type of problems using their peculiarities. The main idea of the learning technology is to produce effective (in performance measure) and efficient (in computational time) heuristics by adapting local decisions for the scheduling problems under consideration. Adaptation is realized at the stage of learning while solving a set of sample scheduling problems using a branch-and-bound algorithm and structuring knowledge using pattern recognition apparatus.
机译：我们提出了一种自适应算法，用于使用学习技术解决一组相似的调度问题。它旨在将基于混合图模型的精确算法的优点与面向现实调度问题的启发式方法相结合。前者可以通过对可行时间表的隐式穷举枚举来确保解决方案的高质量。可以使用它们的特殊性针对某些类型的问题开发后者。学习技术的主要思想是通过使局部决策适应所考虑的调度问题来产生有效的（性能度量）和有效的（计算时间）启发式方法。适应是在学习阶段实现的，同时使用分支定界算法解决了一组样本调度问题，并使用模式识别设备构造了知识。

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