基于神经网络的车间调度规则求解文献综述

车间调度问题是制造业中的核心问题之一，其目标是在满足各种约束条件下，找到最佳的生产调度方案，以提高生产效率和资源利用率。

传统的优化算法在解决大规模、复杂车间调度问题时often面临求解效率低、难以满足实时性要求等问题。

近年来，神经网络作为一种强大的机器学习方法，在求解组合优化问题上展现出巨大潜力。

将神经网络应用于车间调度规则求解，可以利用其强大的学习和泛化能力，从大量的历史数据中学习到有效的调度规则，从而为车间调度提供高效、智能的解决方案。

本文首先介绍车间调度问题和神经网络的基本概念，接着重点综述近年来神经网络在求解车间调度规则方面的研究进展，包括指针网络、图神经网络和强化学习等方法，并对不同方法的优缺点进行分析比较。

最后，总结现有研究存在的问题，并展望未来的研究方向。

关键词：车间调度；神经网络；调度规则；指针网络；图神经网络；强化学习

#1.1车间调度问题
车间调度问题是指在有限的资源条件下，将若干个工件分配到不同的机器上进行加工，并确定每个工件的加工顺序，以优化生产目标，如最小化完工时间、最大化机器利用率等。

车间调度问题是一个典型的NP-hard问题，其复杂度随着问题规模的增大呈指数级增长，因此找到高效、高质量的求解方法至关重要。

#1.2神经网络
神经网络是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型，由大量的人工神经元通过相互连接构成。