為了克服基本鯨魚(yú)優(yōu)化算法（WOA）在解決作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題時(shí)存在收斂精度低、容易陷入局部最優(yōu)的缺陷,利用量子計(jì)算與優(yōu)化思想提出了一種量子鯨魚(yú)優(yōu)化算法（QWOA）,并對(duì)其進(jìn)行了計(jì)算復(fù)雜度分析、全局收斂性證明及仿真實(shí)驗(yàn)。通過(guò)對(duì)11個(gè)作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題基準(zhǔn)算例的仿真實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),與基本鯨魚(yú)優(yōu)化算法、布谷鳥(niǎo)搜索算法（CS）、灰狼優(yōu)化算法（GWO）相比,QWOA算法在最小值、平均值、尋優(yōu)成功率等方面具有較優(yōu)結(jié)果。研究表明,量子鯨魚(yú)優(yōu)化算法在解決作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題時(shí),具有更高的收斂精度和更好的全局搜索能力,且能夠跳出局部最優(yōu)。 

【文章來(lái)源】：計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2019,36(04)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

量子鯨魚(yú)優(yōu)化算法流程3計(jì)算復(fù)雜度分析及收斂性證明3.1計(jì)算復(fù)雜度分析

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]求解作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題的改進(jìn)混合灰狼優(yōu)化算法[J]. 姚遠(yuǎn)遠(yuǎn),葉春明.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2018(05)
[2]一種隨機(jī)調(diào)整控制參數(shù)的鯨魚(yú)優(yōu)化算法[J]. 鐘明輝,龍文.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2017(12)
[3]正余混沌雙弦鯨魚(yú)優(yōu)化算法[J]. 劉竹松,李生.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2018(07)



本文編號(hào)：3550763