基于神经网络的车间调度规则求解开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着制造业的快速发展和市场竞争的日益激烈，企业面临着降低成本、缩短生产周期、提高产品质量和服务水平等多方面的压力。

车间调度作为生产管理的核心环节，其优化水平直接关系到企业的生产效率和经济效益。

因此，对车间调度问题的研究具有重要的现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

车间调度问题作为典型的np-hard问题，一直是运筹学和生产管理领域的研究热点。

近年来，随着人工智能技术的快速发展，神经网络、强化学习等方法被引入到车间调度领域，并取得了一定的成果。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括：1.深入研究车间调度问题的特点和难点，分析神经网络方法在解决该问题上的优势和局限性。

2.研究不同类型神经网络在车间调度问题中的应用，包括指针网络、图神经网络、深度强化学习等，分析其优缺点和适用场景。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解车间调度问题、神经网络方法、强化学习等领域的最新研究进展，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.模型构建：针对特定类型的车间调度问题，设计基于神经网络的求解模型。

模型构建过程中，需要考虑问题的具体约束条件，选择合适的网络结构和学习算法，并进行参数调整和优化。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.提出一种基于神经网络的车间调度规则求解新方法，将神经网络的学习能力与车间调度的优化目标相结合，为解决复杂车间调度问题提供新的思路和方法。

2.针对特定类型的车间调度问题，设计基于神经网络的优化模型，并提出相应的学习算法，提高模型的求解效率和精度。

3.开发基于神经网络的车间调度系统原型，并在实际案例中进行测试，验证方法的有效性和实用性，为企业提供智能化调度决策支持。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 李军,徐晓飞,王国庆.基于改进蚁群算法的柔性作业车间调度问题研究[j].计算机应用研究,2018,35(04):1010-1014.

[2] 张超勇,李培根,王凌,等.基于深度强化学习的车间作业调度研究综述[j].计算机集成制造系统,2021,27(03):623-640.

[3] 王圣尧,王国庆.求解车间调度问题的混合改进果蝇优化算法[j].计算机工程与应用,2020,56(22):247-254.