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基于混合量子进化算法的自动化制造单元调度.pdf
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基于混合量子进化算法的自动化制造单元调度_王跃岗1
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摘要:为解决传统智能优化算法在求解自动化制造单元调度问题时易出现早熟、陷入局部最优等问题,提出了混合量子进化算法。该算法采用序列染色体和量子染色体相结合的混合编
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基于改进量子进化算法的作业车间调度研究 (2014年)
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针对作业车间调度问题,以最大完工时间最小化为优化目标,提出了跳跃基因量子进化算法(JGQEA)。该算法在量子进化算法的基础上引入跳跃基因算子,同时采用动态调整量子旋转角策略以提高算法的搜索能力。通过仿真实验验证了算法的有效性,结果表明JGQEA优于QEA等几种进化算法。
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量子进化算法是量子计算和进化计算相融合的产物, 具有种群多样性好、全局搜索能力强、收敛速度快等优点。综述了量子进化算法在Job-Shop调度、Flow-Shop调度、车辆路径规划、项目调度等生产调度领域中的应用现状, 讨论了面向生产调度的量子进化算法的编码转换方式和进化策略以及存在的问题, 并指明了其进一步的研究方向。
一种求解同等并行机调度的混合量子衍生进化规划算法
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<p>针对带顺序相关建立时间的同等并行机调度问题的求解, 提出一种新的混合量子衍生进化规划算法. 该算<br> 法通过定义新的量子个体来表示调度问题中的工件排序, 并定义了针对调度问题的量子旋转角, 使个体向更好的解<br> 靠近. 同时, 针对并行机问题本身, 改进了个体的编码方式和新的变异方法. 为了验证算法的有效性和收敛性, 采用不<br> 同规模的算例进行仿真实验. 结果表明, 即使
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针对并行机调度问题的求解,提出一种新的混合量子衍生进化规划算法(Hybrid Quan-tum-Inspired Evolutionary Programming,HQEP)。目标函数是最小化所有工件的拖期总和。HQEP将量子进化算法中的量子位、线性叠加态和量子旋转门的概念引入到进化规划算法中。定义了新的用于调度问题的量子旋转角,使个体向更好的解靠近。此外,针对并行机问题本身,改进了个体的编码方式
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