[發(fā)明專利]一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的算法解決作業(yè)車間調度問題

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201610364170.7
• 申請日: 2016-05-26
• 公開（公告）號: CN106610658A
• 公開（公告）日: 2017-05-03
• 發(fā)明（設計）人: 姜艾佳;胡成華
• 申請（專利權）人: 四川用聯(lián)信息技術有限公司
• 主分類號: G05B19/418
• 分類號: G05B19/418
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的算法解決作業(yè)車間調度問題，該算法涉及作業(yè)車間調度技術領域，其特征是：本算法使用平均閾值構造閾值向量，將能量函數(shù)與標準能量函數(shù)做比較，對權值系數(shù)作修正通過加入仿雙極S型函數(shù)對神經(jīng)元狀態(tài)進行逼近更新，算法的具體實施步驟如下：

步驟1：設置時間t,常量A,B，C的初始值，A,B,C>0,是常數(shù)；

步驟2：初始化系數(shù)矩陣W：對于一個由n個神經(jīng)元組成的離散Hopfield網(wǎng)絡，則有n*n權系數(shù)矩陣W：

步驟3：構造閾值向量：有n維閾值向量：

其中，c是一個平均閾值，；

一般而言，W和可以確定一個唯一的離散Hopfield網(wǎng)絡；

步驟4：構造狀態(tài)函數(shù)：用表示第j個神經(jīng)元，即節(jié)點j在時刻t的狀態(tài)，則節(jié)點的下一個時刻（t+1）的狀態(tài)可以求出如下：

步驟5：計算關系函數(shù)：計算神經(jīng)元之間的關系函數(shù)：

其中

；

步驟6：構造能量函數(shù)：

行約束條件：

其中，表示第i個神經(jīng)元的狀態(tài)V=Y；A>0，為常數(shù)， 為行約束，當且僅當每個矩陣航中均不含有多于一個“1”元素，其余元素均為“0”時，保證當矩陣v的每一行不多于一個“1”時，到達最小，此時；

同理，構成列約束條件

其中，B>0，為常數(shù)，保證當矩陣v的每一行不多于一個“1”時，到達最小 ；

全局約束條件：

其中，C>0,為常數(shù)，保證當矩陣V中的恰好為mn個1，即整個矩陣中一共有mn個1， 達到最小

步驟7:計算神經(jīng)輸入偏置電流（外加激勵） ；

步驟8：調整系數(shù)矩陣：

首先，求步驟4中的能量函數(shù)與標準能量函數(shù)之間的能量差：

標準能量函數(shù)為：

能量差：

如果，返回步驟4，否則轉步驟9，根據(jù)這個能量差對權值系數(shù)作調整，調整方式如下：

步驟9：確定運行方程：計算，每個神經(jīng)元輸出與輸入之間滿足Sigmoid函數(shù)特性,設置 初始值：

其中，

Sigmoid函數(shù)使在0到1之間取值，為了避免工件被部分的調用（部分使用資源），開始給 一個較大的值，從而能用一個較低的增益來迭代網(wǎng)絡，經(jīng)過一定次數(shù)的迭代后，的值顯著減小，將增益提高到一個較大的值，對于較大的增益，Sigmoid函數(shù)和硬限幅函數(shù)相似，神經(jīng)元的輸出值接近于1，這樣可以避免干擾部分調度的問題，同時也可以避免采用限幅函數(shù)而引起的網(wǎng)絡不穩(wěn)定；

式中的 為時間常數(shù)，為了簡便，設；

為了滿足約束條件，可以對某些神經(jīng)元進行強抑制，使得這些神經(jīng)元不被觸發(fā)，根據(jù)JSP的每個工序不允許自依賴，所以矩陣中（i,i+1）（i=0,1,…,mn）位置的神經(jīng)元應為電流；對于有優(yōu)先次序關系的和不允許在0時刻啟動的工序，在其矩陣的響應位置設置0電流，使這些神經(jīng)元在穩(wěn)態(tài)輸出時為0，計算能量式為最小；

步驟10：根據(jù)四階龍格—庫塔（runge_kutta）公式計算：

其中， 為仿雙極S型函數(shù)：

步驟12：判斷是否達到平衡條件：是，則結束此程序；否，則返回步驟4；

（1）狀態(tài)平衡條件：利用神經(jīng)元動態(tài)計算方程，計算,

若網(wǎng)絡從某一時刻以后，狀態(tài)不再發(fā)生變化，則稱網(wǎng)絡處于穩(wěn)定狀態(tài)，此時滿足：

（2）能量平衡條件：能量函數(shù)在網(wǎng)絡運行中不斷降低，最后達到穩(wěn)定

。