فایل ورد کامل کاربرد روش ترکیبی الگوریتم ژنتیک و شبکه عصبی در مسئله زمان بندی کار کارگاهی

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل کاربرد روش ترکیبی الگوریتم ژنتیک و شبکه عصبی در مسئله زمان بندی کار کارگاهی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۱۷ صفحه

۶ نتیجه گیری ها
روش ترکیبی پیشنهادی برای زمان بندی کار کارگاهی ایده ای است که از الگوریتم ژنتیک و CSANN گرفته شده است. ویژگی تطبیقی CSANN آن را متفاوت از سایر شبکه های اغنا محدودیت های می سازد و منجر به ساختار ساده تری از CSANN می شود. زمانی که تنها CSANN برای مسائل زمان بندی کار کارگاهی عملیاتی مورد استفاده قرار می گیرد، کیفیت راهکار عملی به دست آمده به شدت به انتخاب یک محدودیت زمانی کامل بستگی دارد.
هنگامی که GA در یک روش ترکیبی با CSANN به کار برده می شود، همواره زمان بندی های خوبی می تواند مستقل از محدودیت زمان کامل از قبل تعیین شده برای CSANN به دست آید. شبیه سازی ها نشان داده اند که روش ترکیبی پیشنهادی برای زمان بندی کار کارگاهی عملکرد خوبی همانند کیفیت راهکار و سرعت محاسبه دارد.

عنوان انگلیسی: GENETIC ALGORITHM AND NEURAL NETWORK HYBRID APPROACH FOR JOB-SHOP SCHEDULING~~en~~

۶ CONCLUSIONST

he proposed hybrid approach for job-shop schedulingis an idea originated from combining generic algorithmand CSANN. The adaptive property of CSANN makes itdifferent from other constraints satisfaction networks andresults in a simpler architecture of CSANN. When onlyCSANN is used for practical job-shop schedulingproblems the quality of obtained feasible solution heavilydepends on the choice of a complete time restriction.When GA is used in a hybrid approach with CSANN,good schedules can always been obtained independent onthe complete time restriction prescribed for CSANN.Simulations have shown that the proposed hybridapproach for job-shop scheduling has good performanceas to the quality of solution and the speed of calculation.Acknowledgment. This research is supported by theNational Nature Science Foundation and National High-Tech Program of P. R. China.

$$en!!