基于深度神经网络的协调排程算法

本发明涉及机器学习技术领域，公开了基于深度神经网络的协调排程算法，该算法通过收集并预处理排程数据，构建深度神经网络模型，利用历史排程数据进行训练，优化神经网络权重。当新任务到达时，算法将任务数据输入训练好的模型中，根据输出构建任务队列进行调度。此外，算法还具备定期重新训练和调整模型结构、激活函数及训练策略的能力，以适应不断变化的任务需求和环境，本发明能有效提高排程决策的智能化水平，优化资源利用，提升工作效率，同时降低计算复杂度和求解时间，特别适用于生产制造、物流运输、服务调度等领域中的动态、复杂排程场景。