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基于人工神经网络的作业车间调度算法
作者：曹琛祺 金伟祖
来源：《电脑知识与技术》2016年第30期
摘要：提出了一种解决作业车间调度问题的算法。使用禁忌搜索算法作为生成训练集的工具，通过对调度序列进行处理，将调度问题转化为一个分类问题，从而使用人工神经网络构建分类器。对于新的调度实例，利用训练得到的分类器得出优先级，再利用优先级得到调度序列。并在最后对调度器的实际效果使用测试实例进行了验证。 关键词：作业车间；调度算法；禁忌搜索；人工神经网络
中图分类号：TP312 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）30-0204-04 Job-shop Scheduling using Artificial Neural Network CAO Chen-qi，JIN Wei-zu
（Tongji University， School of Software Engineering， Shanghai 201804， China）
Abstract：Present an algorithm to solve the job-shop scheduling problem. The tabu search
algorithm is used as the tool to generate the training set. The scheduling problem is transformed into a classification problem by transforming the scheduling sequence. The artificial neural network is used to construct the classifier. For the new scheduling example， the trained classifier is used to derive the priority， and then the priority is used to obtain the scheduling sequence. Finally， the test results are verified by the test cases.
Key words： job-shop； scheduling algorithm； tabu search； artificial neural network 作业车间调度问题（Job-shop scheduling Problem，JSP）[1]，是一个NP 难问题[2]。在作业车间调度中，多个并行执行的任务需要在多个机器中调度执行，目标是得到一个可行的最优调度使得最大完工时间（makespan）最短。
作业车间调度问题是一个很有名的优化问题，已有许多不同算法用于解 决这一问题。如禁忌搜索（Tabu Search）算法 [3]，模拟退火（Simulated Annealing）算法 [4， 5]，神经网络（Neural Network）算法 [6]，遗传算法（Genetic Algorithm）[7]，粒子群优化（Particle Swarm Optimization）算 法 [8]，蚁群优化（Ant Colony Optimization）算法 [9] 等。
人工智能的目标是构造一种智能机械，使之能够学习、模仿和展现近乎 于人的智慧。人工神经网络（Artificial Neural Network）[10] 便是其中的一种，其作为机器学习的一种重要的工具已被广泛使用。一个神经网络由多层的节点组成，节点间用加权边相连。连接的权值代表
基于人工神经网络的作业车间调度算法
