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提出了将Hopfield神经网络与模拟退火相结合以求解Job—Shop类调度问题的算法。该算法给出了Job—Shop类调度问题的约束条件，并且直接把问题的各种约束条件表示为Hopfield神经网络的能量函数项。为避免Hopfield神经网络容易收敛到局部极小解而产生非法调度解的缺点，将模拟退火算法应用于Hopfield神经网络求解，使Hopfield神经网络收敛到能量函数的全局最优解，从而保证神经网络输出是一个可行的调度方案。通过仿真实例验证了该算法的可行性。