时序约束分解是求解时序约束服务组合问题的有效方法，通过在时序约束分解模型中引入松弛因子，可以增强对用户约束强度的适应能力。针对现有的松弛因子自适应调节方法采用模糊推理规则，依赖人工经验，考虑的影响因素也较少的情况，提出一种使用神经网络自适应调节松弛因子的方法，考虑了活动个数、候选服务个数、约束强度和约束个数等因素对松弛因子的影响。仿真实验分析表明，将所提出方法确定的松弛因子用于时序约束分解时，可以较用模糊推理方法确定的松弛因子获得更好的综合性能。
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