论文研究-一种Hopfield神经网络能量函数改进下的作业车间调度.pdf

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由于作业车间调度问题的目标函数目前还无法用换位矩阵的元素以数学公式的形式表示,无法保证求出全局最优解。首先对换位矩阵表示方法进行了改进,给出新的带有目标函数的能量函数表达式,然后提出改进的Hopfield神经网络作业车间调度方法,并将模拟退火应用于Hopfield神经网络求解,避免了陷入局部极值。仿真结果表明,该方法具有全局搜索能力,并能够保证神经网络的稳态输出为全局最优或近似全局最优。
2054 计算机应用研究 1x[h1+(k-1) (12)两种方法来解3作业2机器和4作业3机器的JSP。随机设 In=-bmn-dS min| m, nI (13)置初值,分圳进行100的仿真,并将结果列入表3。从计 算结果看出,本文算法获得有效解和最优解的比例明显优于以 其中8 往算法 0i≠j M 将连接权值代入 Hopfield神经网络的运动方程,则可以得 M1[,1,1,2, 「43, 到 Hopfield神经网络用于求解JSP时的运动方程为 22 (t+1)=-a∑v;(t)-b∑∑t(t)- (23 423)M[2,,33,2314,2,3,3 c(1-8)(1-8x(-1:)(1-8(x+1))(-1)(x+1)( 图1成本树 图2甘特图 表3改进算法与以往算法比较 f2,2,,2,6,k1+(2-1)m1D[41+(3-1)m( 3作业2机器 4作业3机器 orfield神经网络 改进算法以往算沄改进算法以往算法 g212164+(2-112x-(12-1)m1(1)-1 (14) 获得有效解的比例/% 18 获得最优解的比例/% 53 根据上述运动方程,并对二维矩阵中那些一定为0的元素 有效解的平均值 36 39 所对应的神经元提供正偏置(如0.1),就可以在计算机上模拟 HNN求解JSSP 结束语 上述方法将作业调度问题映射为对应的 Hopfield神经网 络,使可行调度对应于能量函数的最小值。但出于能量函数存丽P至今尚未形成系统的理论和方法,寻找最优解非常 在局部极小,导致上述JSP的神经网终的稳定输岀常常是局困难。小文试图用启发式算法寻找近似最优解,改进了JSSP 部最优解。本文把模拟退火方法应用于上述 Hopfield神经网 的换位矩阵表示,给出了新的带有目标函数的能量函数表达 式,并提出相应的 Hopfield神经网络作业车间调度方法,得到 络求解,使神经网络收敛到能量函数的最小值,从而使神经网 相应的JsSP的 Hopfield神经网络结构和参数。将模拟退火方 络输出是一个全局最优的可行调度。 法应用于求解,从而避免了 Hopfield神经网络收敛到局部最小 3仿真结果 值,保证了神经网络的输出是一个最优的调度方案。但从算法 比较结果中也可以发现,改进算法获得最优解的比例徘徊在 表1给出了4作业3机器的JSP的机器分配和加工时间50%左右,还有很大的改进空间。下一步将优化换位矩阵,给 信息。根据表1得到所有工序为1112,133,21,232,213,出史有效的目标函数能量表达式,从而更加接近最优解。 311,332,323,431,412,423。因此, Hopfield神经网络是由12行参考文献 14列的袢经元矩阵组成,随机设置神经元初始状态,采用4阶11 AKYOL DE, BAYHAN G M. A review on evolution of production Rmge-kut法求解网络运动方程,然后用模拟退火算法搜 scheduling with neural networks[ J]. Computers Industrial Engi 索,可以得到表示JSSP的叫行调度方案的矩阵,如表2所示 neering,2007,53(4):95-122 表1机器(加工时间)分配表 1 2 FOO Y P, TAKEFUJI Y. Stochastic: neural networks for solving Job-Shop scheduling, parts 1: problem representation[ C]//Proe of 工序 2 4 IEEE Internalional Conlerence un Neural Nelwurks. 1988: 275-282 3 FOO S Y P, TAKEFUJI Y. Stochastic neural netw orks for solving 2(8) 1(3) 3(7) 3(11) Joh-Shop scheduling, parts I: architectrue and simulations[C// 3(2 2(10 1(7 roc of IEEE Internation al Conference on Neural Netw orks. 1988.283 表2JSsP的可行调度方案的矩阵表示 123456789101112 [4 FOO S Y P. TAKEFUJI Y. Integer linear program ming neural net (111(122)(133)(221)(232)(213)(311)(332)(323)(431)(412)(423) works for Job-Shop scheduling C/Proc of IEEE International Con 000 ference on Neural Networks. 1988:341-348 (122)01000000000008 [5]工万良,吴启迪.基于 Hupfield神经网绉求解作业车间调度问题 3(133)00000000 0012 的新方法[J].计算机集成制造系统,201,7(12):7-1 0000001000001 [6]王万良,吴启迪,徐新黎.基于 Hopfield神经网络的作业车间生 产调度方法「J.自动化学报,2002,28(5):838-844 6(213)100 (311)01000000000001 [7]徐新黎,王万良,吴启迪,改进计算能量函数下作业车间调度的混沌 8(332)00 00 00 神经网络方法[J].控制理论与应用,2004,21(4):311-31 9(323)00000010000007 8」孙华丽,谢剑英,基于暂态混沌神经网络的多车调度混合优化算 10(431)0 0000 J].控制与决策 11(412)10000000000004 [91 SOLIMANPUR M, VRAT P, SHANKAR R. A neuro-tabu search 出该矩阵中的1元素得到相应的成本树如图1所示,由成 heuristic for the flow shop scheduling problem[ J]. Computers and Operations Research. 2004 31(11).2151-2164 不树得到相应的甘特图如图2所示。 「101马川,王涛,王宝文,等.一种基于混沌神经网络的作业车间调度 为了比较本文算法与以往算法解JSSP的效果,分别用这 算法[J].机床与液压,200,37(

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