求解多目标job_shop生产调度问题的量子进化算法_覃朝勇1

:求解多目标job_shop生产调度问题的量子进化算法_覃朝勇1 【摘要】:本文介绍了一种基于量子计算理论和进化理论的多目标job-shop生产调度问题优化算法——量子进化算法（QEA-MOJSP）。该算法采用量子比特来表达工序对加工顺序的优先概率，并利用量子叠加和相干机制加速进化过程。通过更新和交叉操作，QEA-MOJSP能够生成调度方案，并使用修补算子修复不可行的调度方案。此外，还设计了局部搜索算子以提升算法的收敛速度。实验结果显示，QEA-MOJSP在解决测试实例时，能逼近Pareto最优解集前沿，表现出良好的多样性。 【关键词】:多目标作业车间调度；量子进化算法；局域搜索 多目标作业车间调度问题（Multi-objective Job-shop Scheduling Problem, MOJSP）是制造业中的一个重要优化问题，它涉及到如何在有限的时间内有效地安排多个任务在不同机器上的执行顺序，以同时最小化多个目标，如完成时间（Makespan）、平均流程时间（Mean Flow Time）等。量子进化算法（Quantum-inspired Evolutionary Algorithm, QEA）是一种借鉴量子计算特性的进化算法，它利用量子比特的超级位置态和量子纠缠来增强搜索能力。 QEA-MOJSP算法的关键点在于量子比特的使用。每个量子比特代表一个工序对的加工顺序优先级，通过量子比特的叠加状态，可以同时考虑多种可能的解决方案，提高了搜索效率。在进化过程中，算法通过量子门更新操作加速个体向当前最优解的收敛，并应用传统交叉操作进一步丰富种群多样性。当得到的调度方案不满足约束条件时，采用和谐算法进行修复，确保生成的方案是可行的。 局部搜索算子是QEA-MOJSP的另一个创新点，其目的是在当前最优个体的邻域内探索解空间，以更快地收敛到全局最优解。通过这样的设计，算法能够在保持多样性的基础上，有效地挖掘出接近Pareto最优解集前沿的解决方案。 实验部分，QEA-MOJSP被应用于一系列基准测试问题，结果证明，该算法在多目标优化方面表现优越，能够找到接近最优且非支配的解集，验证了算法的有效性和实用性。 总结来说，覃朝勇等人提出的QEA-MOJSP是一种创新的求解多目标作业车间调度问题的方法，它巧妙地结合了量子计算和进化算法的优势，为解决复杂的制造调度问题提供了新的思路和工具。通过优化算法的设计和局部搜索策略的引入，QEA-MOJSP能够在保证解质量的同时，提高算法的收敛速度，为实际生产环境中的调度决策提供了有力支持。