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求解优化调度问题的仿真计算新方法
优化调度问题是工业制造过程中常见的一个问题，其中涉及到各种复杂的约束条件，如机器资源、人力资源、生产时间等。由于这些约束条件的相互作用，通常很难通过简单的经验规则来实现最佳调度，因此需要使用数学模型来描述问题，使用优化算法来求解最优解。
在实际生产中，经常需要通过仿真计算来验证调度方案的有效性。传统的仿真计算方法通常是基于离散事件模拟（DES）技术，通过模拟各个生产环节的运作过程，来预测整个系统的运行效果。然而，这种方法的计算复杂度较高，计算时间长，难以应用于大规模的生产系统中。
随着计算机技术的不断进步，一些新的仿真计算方法被提出，其中一种比较有前景的方法是基于深度学习的仿真计算方法。深度学习是近年来兴起的一种机器学习技术，能够自动学习输入输出之间的映射关系，具有很强的非线性建模能力。可以使用深度学习模型来建立生产系统的仿真模型，通过学习实际生产数据，来模拟生产过程中的各种情况，并预测不同的调度方案的效果。
为了验证基于深度学习的仿真计算方法的优越性，我们采用了一个具体的生产调度问题作为实验对象。该问题是一个非常典型的多工序作业车间调度问题，其中需要考虑多台机器的生产能力、各工序之间的制约关系以及更换工装等问题，是一个非常复杂的问题。
我们使用了两种不同的仿真计算方法来求解该问题：一种是传统的离散事件模拟方法，另一种是基于深度学习的仿真计算方法。在仿真数据的生成方面，我们使用随机方法生成了大量的数据，包括各种不同的调度方案及其对应的效果。然后，我们将这些数据分成训练集和测试集，并使用深度学习模型（如卷积神经网络CNN）对训练集进行训练，然后使用测试集进行测试。
通过比较两种方法的计算效果，我们发现，基于深度学习的仿真计算方法能够更快地得到结果，并且准确率更高。另外，在处理大规模数据集时，它的速度和效率相对于传统方法也有很大的提升。
总之，基于深度学习的仿真计算方法是一种有前途的计算方法，特别适合处理大规模的、复杂的生产调度问题。在实践中，我们可以进一步完善和优化该方法，以提高其实用性和可靠性。