【摘 要】
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提出一各有效的自适应神经网络和启发式算法混合策略来示Ｊｏｂ－ｓｈｏｐ调度问题，自适应神经网络具有在网络运行过程中神经元的偏置和连接权值自适应取值的特征，被用来救是调度问题的可行解，而
【机 构】
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东北大学信息科学与工程学院系统工程系
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提出一各有效的自适应神经网络和启发式算法混合策略来示Ｊｏｂ－ｓｈｏｐ调度问题，自适应神经网络具有在网络运行过程中神经元的偏置和连接权值自适应取值的特征，被用来救是调度问题的可行解，而启发式算法被分别用来加速神经网络的运行和保证神经网络收敛到可行解，获得确定排序下最优解提高可行解的质量，仿真表明本文提出的混合 策略是快速有效的。
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