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李文川;吴金驰

考虑学习的一些单机和（m）机flowshop调度问题。 （英语） Zbl 1179.90141号

信息科学。 179，第22号，3885-3892（2009）; 勘误表同上，第180号，第6，1073（2010）。
摘要：具有学习效果的日程安排自年以来受到了许多研究者的关注D.比斯库普[《欧洲经济评论》第115期，第1期，第173–178页（1999年；Zbl 0946.90025号)]将学习的概念引入调度领域。D.比斯库普【欧洲期刊《运营研究》第188号，第2期，315–329页（2008年；Zbl 1129.90022号)]将文献中的学习方法分为两大类。他声称，基于位置的学习似乎是机器学习的现实模型，而基于时间的总和学习是人类学习的模型。在某些现实情况下，机器学习和人类学习可能同时存在。例如，带有神经网络的机器人被用于计算机、汽车和许多装配线。机器人在处理作业时，通过自学习不断修改动作。另一方面，控制中心的操作员通过工作经验学习如何有效地发出命令。
在本文中，我们提出了一种新的学习模型，将这两种主要方法结合起来。我们证明了一些单机问题和一些特定的flowshop问题是多项式可解的。

引用于三评论
引用于39文件

MSC公司：

90B35型 运筹学中的确定性调度理论

关键词：

行程安排;学习效应;单机;流水车间

引文：

Zbl 0946.90025号;Zbl 1129.90022号
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{W.C.Lee}和\textit{C.-C.Wu}，信息科学。179，第22号，3885--3892（2009；Zbl 1179.90141）
全文： 内政部

参考文献：

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