量子进化算法解决多目标作业车间调度问题

本文介绍了覃朝勇等人提出的一种用于解决多目标Job-shop生产调度问题的量子进化算法，简称QEA-MOJSP。该算法结合了量子计算和进化理论，利用量子比特来表达工序对加工顺序的优先概率。在量子进化过程中，通过量子叠加和相干性原理，以及更新和交叉操作来推进种群的进化。为了生成调度方案，算法对所有机器上的工序对优先概率进行观测，并应用修补算子修正不可行的调度方案。此外，为了提升算法的收敛速度，设计了局部搜索算子来探索当前最优解附近的解空间。 Job-shop生产调度问题是一种复杂的组合优化问题，涉及到多个工件在多台机器上按照特定顺序进行加工，目标通常包括最小化完成时间、最大 tardiness 或者最小化机器的使用冲突等。QEA-MOJSP的目标是找到一组接近Pareto最优解集前沿的解，以平衡不同的优化目标。 量子进化算法（Quantum Evolutionary Algorithm, QEA）是受量子计算启发的一种优化方法，它利用量子位的超级位置状态和量子纠缠性质，能够同时探索多个解决方案，从而在全局优化中表现优异。在QEA-MOJSP中，量子比特的这种特性被用来表示和演化工序的优先级，以寻找多目标下的有效调度策略。 实验结果表明，QEA-MOJSP对测试算例的求解效果良好，生成的解接近Pareto最优解集前沿，显示了算法的多样性和有效性。这使得该算法在实际生产调度中具有较高的实用价值，尤其是在需要考虑多种目标并取得均衡解决方案的复杂环境中。 QEA-MOJSP的贡献在于提供了一种新颖的多目标优化工具，能够处理Job-shop生产调度问题的复杂性和多变性。局部搜索算子的引入进一步提高了算法的性能，使其能够在较短时间内找到高质量的调度方案。该研究为多目标优化问题的求解提供了新的思路，特别是对于那些难以通过传统方法解决的实际问题，量子进化算法可能成为一种有效的解决途径。