离散量子微粒群优化算法在作业车间调度中的应用

"基于离散量子微粒群优化的作业车间调度 (2012年) - 浙江大学学报(工学版)" 本文主要探讨的是如何利用离散量子微粒群优化算法（DQPSO）来解决作业车间调度（JSP）问题，这是一种在工程技术和计算机科学领域常见的复杂优化挑战。作业车间调度问题属于NP难问题，具有高度的不确定性和复杂性，涉及到如何有效地安排多个任务在有限的资源和时间约束下完成。 离散量子微粒群优化算法（DQPSO）是将量子计算理论与传统的微粒群优化（PSO）相结合的一种方法。在DQPSO中，每个微粒的位置由量子态波函数来描述，这允许算法在搜索空间中探索更多的可能性。同时，借鉴遗传算法的交叉和变异操作，DQPSO采用随机键编码策略对连续解进行离散化处理，使其能够直接应用于求解像车间调度这样的组合优化问题。 为了应对JSP的复杂性，文章提出了一个两层结构的局部搜索策略。这种策略通过在局部最优解周围创建具有不同搜索半径的微粒，增强了算法的搜索效率，有助于发现更多样化的解决方案，从而提高解的质量和寻优效果。 实验结果显示，DQPSO在处理大多数作业车间调度测试实例时，其寻优性能优于其他方法，证明了该算法的有效性和优越性。这一研究对于优化生产计划、减少等待时间和提高生产效率具有实际意义，特别是在制造业和其他需要高效调度的领域。 关键词涉及的领域包括作业车间调度、离散量子微粒群优化和局部搜索策略。文章发表于《浙江大学学报(工学版)》2012年第46卷第5期，具有较高的学术价值，为解决实际生产中的调度问题提供了新的理论和技术支持。