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加工时间为连续随机变量的Job Shop调度问题

     

摘要

针对实际调度问题中存在的不确定现象,提出了加工时间服从正态分布、最大完成时间的期望值作为目标函数的随机Job Shop问题;然后提出了解决该问题的智能优化算法:采用随机模拟的方式产生输入输出数据,利用遗传算法训练神经网络,将训练过的神经网络嵌入到另一遗传算法中,用该遗传算法来优化Job Shop调度问题;最后给出了仿真实验,通过仿真实验证明,该算法对于解决加工时间为随机变量的Job Shop调度问题是行之有效的.

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