跳跃基因量子进化算法在作业车间调度中的应用

"基于改进量子进化算法的作业车间调度研究 (2014年)" 本文主要探讨了在作业车间调度问题中的一个优化方法——跳跃基因量子进化算法（JGQEA），这是一种针对最大完工时间最小化的优化策略。作业车间调度问题是一个经典的组合优化问题，常见于生产计划和管理中，其目标是有效地分配资源，使得所有任务能够按期完成，同时减少最大完工时间，以提高生产效率和降低延误成本。 传统的量子进化算法（Quantum Evolutionary Algorithm, QEA）利用量子位的叠加态和量子旋转来模拟种群的进化过程，但可能会遇到早熟和局部最优的问题。为了解决这些问题，作者提出了一种新的策略，即在QEA的基础上引入跳跃基因算子。跳跃基因算子允许基因在个体间进行长距离的交换，增强了算法的全局搜索能力，有助于跳出局部最优解的困境。此外，算法还采用了动态调整量子旋转角的策略，这使得算法可以根据搜索过程中的情况灵活改变旋转角度，进一步提高了搜索效率。 论文通过与原始量子进化算法（QEA）、遗传算法（GA）、模拟退火算法（SA）、粒子群优化算法（PSO）等其他优化算法进行对比实验，证明了JGQEA在解决作业车间调度问题上的优越性能。实验结果显示，JGQEA在找到更优解和收敛速度方面均表现出色，体现了算法的有效性和创新性。 在实验部分，作者使用了多个实际的调度问题实例，并在Matlab环境下进行了实现。实验平台配置为Intel(R) Core2 Duo 2.93GHz CPU和2GB内存。实验结果表明，JGQEA不仅在标准测试用例上表现优秀，而且在处理复杂度更高的调度问题时也显示出强大的适应性和稳定性。 总结来说，这篇自然科学论文展示了如何通过改进量子进化算法来解决作业车间调度问题，提出的新算法JGQEA在搜索性能和收敛速度上都有显著提升，为实际生产环境中的调度优化提供了有价值的理论支持和实践工具。这一研究成果对于优化理论、计算智能以及工业工程等领域都有重要的参考价值。