丹尼斯·佩勒林;珍妮·赫罗特 神经网络调度：在时间表构建中的应用。 （英语） Zbl 0811.90046号 神经计算 6，第4期，419-442（1994）. 摘要：具有资源分配约束的调度问题通常属于一大类NP-完全问题。一组重要的此类问题涉及人员和工具的时间表构建（TC）。本文提出了一种有效的TC方法，该方法使用带有反向侧向抑制（BLI）的神经网络进行约束管理。本文介绍了学校TC经常出现的复杂问题，并用它来说明我们的工作。TC可以被视为一个具有析取约束的调度问题，带有BLI的神经网络模型非常适合它。本文描述了该神经网络模型以及为解决TC问题而选择的解决方案。用个人计算机用C语言编写了一个软件来解决TC问题。本文介绍了该软件及其性能：它可以在几秒钟内处理多达3.5 MEG的同时约束。 引用于1文件 MSC公司： 90B35型 运筹学中的确定性调度理论 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 关键词：析取约束;后向侧向抑制;时间表结构;资源分配约束;NP-完成;神经网络模型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{D.Pellerin}和\textit{J.Hérault}，神经计算6，第4期，419--442（1994；Zbl 0811.90046） 全文： 内政部