国赛优秀论文--用神经网络求解Job－Shop类型调度问题

资 源 简 介

国赛优秀论文--用神经网络求解Job－Shop类型调度问题

详 情 说 明

本文针对全国大学生数学建模竞赛中的优秀论文成果，重点解析了神经网络在解决Job-Shop类型调度问题上的创新应用。Job-Shop调度作为经典的生产调度难题，其核心在于合理安排多个工件在多台机器上的加工顺序，以最小化总完工时间。

传统方法如启发式规则或遗传算法往往面临局部最优或计算复杂度高的问题。该论文创新性地采用神经网络构建调度决策模型，通过以下关键技术路径实现突破：首先将工序特征（如加工时间、设备负载）转化为神经网络输入向量；然后设计多层感知机学习工序间的隐性约束关系；最终输出工序优先级评分指导调度序列生成。

研究亮点体现在三方面：一是通过特征工程将离散调度问题转化为连续空间优化问题；二是采用改进的损失函数强化对关键路径的识别能力；三是结合课程学习策略逐步提升网络对复杂工况的适应能力。实验数据表明，该方法在标准测试用例上较遗传算法平均缩短8.3%的制造周期。

该成果为生产调度领域提供了新的智能化解决思路，特别适用于动态环境下的实时调度场景。神经网络在此类组合优化问题中的应用也启示了更多数学建模竞赛的创新方向。