基于改进能量函数的混沌神经网络JSP解法

摘要

针对传统Hopfield神经网络(HNN)在求NP类问题的解时易陷入局部最优点的不足,提出基于改进能量函数的模拟退火混沌神经网络算法.通过在Hopfield神经网络中引入混沌机制,并结合退火策略控制混沌动态,有效避免了陷入局部极小的缺陷,因此将其用于求解JSP(作业车间调度).算法改进了表示JSP的换位矩阵,给出了包含目标函数的能量函数,保证了网络的稳态输出为全局可行解.