先进生产规划与高度理论研究丛书：作业系统调度优化理

    《先进生产规划与高度理论研究丛书：作业系统调度优化理论与方法》是指由任务和相应的工作单元组成的系统。作业系统调度优化，是指在满足各种约束的条件下，以某些指标为目标，将任务合理地分配到工作单元上，从而达到目标的优化。作业系统中包含着复杂的约束关系，如任务之间的串行约束、项目的工期约束、工作单元的功能约束、物流路径约束等。作业系统调度优化程度有不同的评价指标，如：设备利用率最高、总工期最短、物流效率最高等。这些评价指标之间往往是相互关联的，因此，多数情况下，只选用其中之一作为优化目标。国内外围绕作业系统调度优化问题，开展了很多研究，并发布了相关研究成果。然而，由于作业系统调度优化问题是NP-hard问题，目前还没有公认的成熟的求解方法。

    ①从功能行为方面来讲，具有很强的自学习、自组织以及适应环境变化的能力。系统可以从所给的例子的集合中、从输入与输出的映射中学习，根据特有的网络结构和学习规则不断地完善自己。神经系统能够对输入的不同的外部信息，经过一定时间的训练或感知，通过自动调解网络结构参数，输出期望值。同时，神经系统能够根据输入信息按照一定的规则调节神经元之间的连接权值，最终形成神经网络，即具有自组织能力。
    ②从使用性能方面来讲，具有联想存储功能。人的大脑具有很强的逻辑思维能力，根据现象能找到导致现象的根本原因，具有反馈的神经网络系统就可以实现这种功能。在神经网络系统中，任何局部的神经单元的损坏均不会从根本上影响网络的整体性能和结算能力，因此，其具有很好的容错性和很强的抗噪能力。
    ③从数学本质上来讲，多部分神经网络系统属于非线性动态系统，具有复杂的功能行为和动态性质，人们正注重这种动态行为，致力于将这种复杂问题的动态变化过程转化为问题求解的结算过程及记忆恢复的过程。
    ④从目标求解方面来讲，人工神经网络注重于寻找可行解，而放弃目标求解的高度精确性，比较符合许多领域问题求解的现实情况。另一方面，人工神经网络以大规模的并行分布式赴理为主，比以串行运算方式工作的传统数字计算机的速度要快很多。
    2.人工神经网络的应用领域
    人工神经网络作为一门活跃的边缘交叉学科，目前，其应用领域的范围越来越广，在各个工程领域中的应用主要有以下几种类型。
    （1）信息智能化处理和模式识别
    人工神经网络具有模仿人的思维的功能，通过逻辑推理对模式信息进行特征提取、检测、分析、分类以及各种变换等。在该领域的应用主要有雷达及声呐等目标识别，图形、符号及语音识别，机器人视觉、听觉及各种最近相邻模式识别分类等。
    （2）最优化问题计算
  &nbs...