本文關(guān)鍵詞：變參數(shù)量子進(jìn)化算法及其在求解置換流水車間調(diào)度問題中的應(yīng)用

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【摘要】：針對置換流水車間調(diào)度問題的求解,改進(jìn)了基本量子進(jìn)化算法,設(shè)計(jì)了一種變參數(shù)量子進(jìn)化算法,用以求解置換流水車間調(diào)度問題。使用量子位極角表示工件排序,縮短了染色體長度。在運(yùn)算過程中改變變異率和局部尋優(yōu)次數(shù),以改善全局搜索和局部尋優(yōu)性能、提高算法的全局最優(yōu)性。運(yùn)用變參數(shù)量子進(jìn)化算法求解置換流水車間調(diào)度的Benchmark問題,數(shù)值實(shí)驗(yàn)表明,該算法具有良好的性能。
【作者單位】： 北京大學(xué)工學(xué)院工業(yè)工程與管理系;北京航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 置換流水車間 量子進(jìn)化算法 調(diào)度 工期 變參數(shù)
【分類號(hào)】：TP18;TB497
【正文快照】： 0引言流水車間(flow shop)調(diào)度問題很多都是NP-hard問題,使用動(dòng)態(tài)規(guī)劃和分支定界等確定性優(yōu)化算法通常難以求解,在這種情況下,遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)[1-5]等智能計(jì)算方法被廣泛地用于求解這類問題。GA最早由Holland提出,與Fogel等提出的進(jìn)化規(guī)劃(EvolutionaryProcess

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 張建明;顧幸生;;量子進(jìn)化算法在柔性作業(yè)車間調(diào)度問題中的應(yīng)用[J];華東理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2012年04期

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 張建明;基于改進(jìn)量子進(jìn)化算法的生產(chǎn)調(diào)度問題研究[D];華東理工大學(xué);2013年

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本文編號(hào)：823572