随着以智能制造主导的第四次工业革命的兴起，在传统制造系统中可以进行联合优化决策。制造系统的整合优化影响着生产的效率和成本，如何对生产过程进行调度安排和对设备进行预防性维护成为当下各企业生产制造的重点研究对象。 近几年各种智能计算方法逐渐被引入到作业调度问题中，如遗传算法、模拟退火算法、启发式算法等。如何有效的安排各工件的加工顺序将直接关系到生产效率和生产成本,这是本文所要解决的问题之一。 java 本文以单台机器为例，利用遗传算法进行方案设计，将遗传算法应用到作业调度中去。在满足交货要求和生产要求的情况下，利用遗传算法对制造系统进行单机调度，从而完成制造系统的最优的调度计划和设备维护计划。通过编程实现最优的作业调度。

《智能优化方法》汪定伟

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智能优化方法-汪定伟 遗传算法、模板理论、改进与变形、禁忌搜索算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子群优化算法、捕食搜索算法、动态进化算法

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本教材主要介绍近年来产生发展的多种智能优化算法。包括为人熟知的遗传算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法和蚁群优化算法；近年来已成为研究热点的粒子群优化算法；还有尚待普及的捕食搜索算法和动态环境下的进化计算。书中讨论这些算法的产生和发展、算法的基本思想和理论、基本构成、计算步骤和主要的变形以及数值例子和实际应用。为了方便读者学习，各章之后还附有精选的习题、思考题及相关的参考文献。

中国矿业大学2019年智能优化方法试卷

四。基于神经网络的优化 1. 反馈网络----Hp网 每个神经元都与其它神经元连接,且: 运行至稳态,能量达到最小状态.