论文研究 基于改进能量函数的混沌神经网络JSP解法.pdf

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。