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基于Hopfield神经网络的FMS动态调度方法

作者：刘铭 Publish: 2007-8-2 Hits:-

【中文题名】

基于Hopfield神经网络的FMS动态调度方法

【英文题名】

FMS Dynamic Scheduling Based on Hopfield Neural Network

【学科专业】

计算机应用技术

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2007-8-2

【中关键词】

车间作业调度,FMS动态调度,Hopfield神经网络,能量函数,模拟退火算法,

【英关键词】

【分类导航】

工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>人工神经网络与计算>

【论文摘要】

本文主要研究了基于Hopfield神经网络模型的柔性制造系统(Flexible Manufacturing Systems, FMS)的动态调度方法,主要的工作包括:1)总结了实际中的生产调度与车间作业调度问题及其FMS动态调度问题之间的联系;2)介绍了Hopfield神经网络模型的构造方式、能量函数、优化计算及模拟退火算法的应用方法;3)提出了基于Hopfield神经网络的FMS动态调度方法。针对FMS动态调度问题的所有约束条件给出了Hopfield神经网络能量函数。为了避免Hopfield神经网络容易收敛到局部极小,从而产生非法调度解的缺点,将模拟退火算法应用于Hopfield神经网络求解,使Hopfield神经网络收敛到计算能量函数的最小值0,从而保证神经网络输出是一个可行调度方案。数据仿真结果表明本文提出的基于Hopfield神经网络的FMS动态调度方法,不仅可以获得一组较优的可行调度方案,使得FMS动态调度过程具有较好的精度和自适应能力,还体现了FMS系统的内涵,实现了多目标、多变化条件下的FMS调度优化的需求,减少了神经元网络的搜索空间和计算量,加快了网络的收敛。

【论文题纲】

提要	4-7
第1章绪论	7-12
1.1 论文研究背景及意义	7-8
1.1.1 问题的提出	7-8
1.1.2 论文的现实意义和理论意义	8
1.2 国内外研究现状综述	8-10
1.3 论文的研究内容	10-12
第2章车间调度问题与FMS 调度问题	12-23
2.1 生产调度	12-15
2.1.1 车间作业调度问题的基本概念	12-14
2.1.2 车间作业调度问题的描述	14-15
2.2 FMS 动态调度问题	15-23
2.2.1 柔性制造系统(FMS)	15-17
2.2.2 柔性制造系统(FMS)的优势	17-18
2.2.3 FMS 动态调度问题的基本概念	18-19
2.2.4 FMS 多目标调度问题的描述	19-23
第3章人工神经网络	23-38
3.1 人工神经网络的基本概念	23-26
3.2 人工神经网络的基本特点	26-27
3.3 Hopfield 神经网络	27-33
3.3.1 Hopfield 网络基本模型与动态方程	30-31
3.3.2 Hopfield 网络的能量函数	31-32
3.3.3 Hopfield 网络的稳定性分析	32
3.3.4 Hopfield 网络的应用与优化计算	32-33
3.4 模拟退火算法	33-38
3.4.1 模拟退火算法基本原理	33-34
3.4.2 模拟退火算法的数学模型	34-35
3.4.3 模拟退火算法新解的产生和接受	35-36
3.4.4 模拟退火算法步骤	36-38
第4章基于Hopfield 神经网络的FMS 动态调度	38-56
4.1 FMS 动态调度问题的描述	38-40
4.2 基于Hopfield 神经网络调度方法	40-42
4.3 基于模拟退火算法的求解方法	42-45
4.4 Hopfield 网络与SA-Hopfield 算法结果比较	45-50
4.5 仿真实例	50-56
第5章结论	56-57
参考文献	57-61
摘要	61-63
Abstract	63-65
致谢	65-66
导师及作者简介	66

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.388665



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