量子进化算法优化多目标job-shop生产调度：实验结果与应用前景

本文探讨的是"论文研究-求解多目标job-shop生产调度问题的量子进化算法.pdf"，该研究主要针对多目标作业车间调度问题提出了一种创新的求解方法。基于量子计算理论和进化理论，作者构建了一个名为QEA-MOJSP的量子进化算法。在这个算法中，量子比特被用来编码工序对加工顺序的优先概率，利用量子叠加和相干性原理，通过迭代的更新和交叉操作进行优化搜索。这种设计允许算法在潜在解决方案的高维度空间中探索，从而寻找到可能的最优或接近最优的调度方案。 在处理不可行调度时，论文引入了修补算子，以修复算法可能遇到的约束冲突。为了进一步提升算法性能，作者还设计了局部搜索算子，专注于当前最优解的邻域，这有助于加快算法的收敛速度，使找到的解更具多样性。实验结果显示，QEA-MOJSP在处理多种测试算例时，其找到的解能接近Pareto最优解集的前沿，这意味着这些解不仅在单个目标上优秀，而且在多个目标之间达到良好的平衡。 该研究的作者包括覃朝勇、刘向和郑建国，他们分别来自广西大学数学与信息科学学院和东华大学工商管理学院，他们的研究领域涵盖了智能计算、数据挖掘以及管理工作。文章还提到了国家自然科学基金、广西社会科学基金和广西大学科研基金的支持，这些项目的资助对于研究的发展起到了关键作用。 这篇论文在多目标作业车间调度问题的求解策略上做出了重要的贡献，展示了量子进化算法在优化复杂工业生产调度中的潜力，同时强调了结合量子计算特性和局部搜索优化的重要性。这对于制造业、物流管理和工程优化等领域具有实际应用价值。