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Please use this identifier to cite or link to this item: http://ntour.ntou.edu.tw:8080/ir/handle/987654321/11063

Title: 非能量型類神經網路應用於訂單式生產排程之研究
A Study of Non-Energy Based Neural Networks for Job-Shop Scheduling
Authors: 鄭慕德
Contributors: NTOU:Department of Electrical Engineering
國立臺灣海洋大學:電機工程學系
Keywords: 類神經網路;訂單式生產排程;批量;選擇
Neural network;Job-shop scheduling;Lot size;Choice
Date: 1996
Issue Date: 2011-06-28T08:08:18Z
Abstract: 本計畫之目的在發展一快速類神經網路求 解訂單式生產排程問題(job-shop scheduling problem) 的方法與其模擬軟體套裝程式,以期應用於自 動化系統.排程問題 (scheduling) 是自動化系統 (automation system) �一個重要的課題,具有NP-hard 或組合爆炸的特性,複雜度極高.最近有一些國 內外學者考慮以硬體直接實現排程,他們採用 具有大量平行、高速計算、容錯及學習能力的 類神經網路,對於大規模排程問題之硬體的實 現是深具發展潛力的.然而,這些類神經網路法 大都採用能量函數收斂的求解方法,故常因收 斂時間太長,尚難以有效利用於大規模排程問 題,且該法亦常掉入區域最小值(local minimum),此 與總域最小值(global minimum)有時相差很大,甚至 有時候連限制條件(precedence constraint)都不滿足, 故其實用性可能不大.此外,其求解訂單式生產 排程問題時,都假設其批量(lot size)為一,亦即, 一項相同的動作只能在一特定機器做一次.鑑 於如此,本計劃之動機即在研發一求解訂單式 生產排程問題的非能量函數型神經架構,並發 展其模擬軟體套裝程式,重點放在批量功能的 研發、神經元成長速度的降低,以及求解速度 之提升,並探討其在VLSI上硬體實現的可行性.本 計畫的成果,應可提升排程方法硬體實現之理 論及其在自動化系統應用之成果.
Relation: NSC85-2212-E019-009
URI: http://ntour.ntou.edu.tw/ir/handle/987654321/11063
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