基于离散量子微粒群优化的作业车间调度
作业车间调度是离散加工制造业和流程工业生产中的重要环节，是一个具有强NP（Non-deterministicpolynomialhard，非确定性多项式）难的复杂组合优化问题，该问题类型繁多，条件多变。本文提出一种离散量子微粒群优化算法(DiscreteQuantumParticleSwarmOptimization)，该算法结合了量子微粒群优化算法和遗传算法的交叉、变异操作，使DQPSO能够直接用于求解车间生产调度这类组合优化问题。另外，通过引入两层结构的局部搜索策略，能够进一步提高解的多样性和寻优质量。对作业车间调度标准测试算例的应用表明了DQPSO算法的有效性。
作业车间调度 离散量子微粒群优化 局部搜索
张建明 谢磊 毛婧敏
浙江大学,智能系统与控制研究所杭州 310027
国内会议
南京
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1532-1540
1900-01-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）