基于自组织映射神经网络的多目标调度研究

为解决后验式场景下的多目标生产调度问题,提出一种基于自组织映射神经网络的策略来生成近似Pareto边界。该方法首先使用拉格朗日松弛法获得若干Pareto解,从而将搜索范围划分为若干区域。对于每一个区域,构造两个并发运行的自组织映射神经网络搜索区域中的Pareto解,在不增加求解时间的情况下提高了求解精度。另外,根据多目标调度问题的特点,改变了神经网络训练过程中邻域的定义,从而加快了求解速度。仿真实验验证了该算法的可行性与有效性。