混合量子蝗虫优化算法：提升作业车间调度问题的解决方案

"这篇论文研究了混合蝗虫优化算法在解决作业车间调度问题中的应用，通过对基本蝗虫优化算法（GOA）进行量子旋转门操作的改进，提出了混合蝗虫优化算法（HGOA），提高了算法的全局搜索能力和收敛精度。通过对11个标准测试问题的仿真实验，HGOA在平均值、最小值、寻优成功率和迭代次数方面优于GOA、WOA、CS和GWO等其他算法。" 正文： 作业车间调度问题（Job-shop Scheduling Problem, JSP）是制造业中一个重要的运营决策问题，涉及到如何合理安排多个任务在有限的设备上执行，以达到最小化完成时间、最大化生产效率或优化其他目标。由于其复杂的非线性和约束性质，JSP被归类为NP难问题，意味着不存在在多项式时间内找到最优解的算法。 传统的解决方法如贪心策略、动态规划等在处理大规模问题时效率低下，因此近年来智能优化算法得到了广泛应用。其中，蝗虫优化算法（Grasshopper Optimization Algorithm, GOA）是一种新兴的全局优化技术，模拟了蝗虫群体的行为来寻找解决方案。然而，GOA在解决JSP时存在全局寻优能力不足的问题，容易陷入局部最优，导致较低的收敛精度。 针对这一问题，研究者引入了量子计算的思想，采用量子旋转门操作改进了GOA，形成了混合蝗虫优化算法（Hybrid Grasshopper Optimization Algorithm, HGOA）。量子旋转门是量子计算中的基本元素，可以增加算法的探索空间，帮助算法跳出局部最优，提高全局搜索性能。 论文对HGOA进行了计算复杂度分析，证明了其全局收敛性，这表明即使在问题规模增大时，算法也能保证收敛到有效的解。通过对比实验，HGOA在11个标准JSP测试实例上表现出了更优的性能，不仅在求解质量和速度上超越了GOA，还优于鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）、布谷鸟搜索算法（Cuckoo Search Algorithm, CS）和灰狼优化算法（Grey Wolf Optimization, GWO）。 HGOA结合了量子计算的优势，增强了GOA的全局搜索能力和收敛精度，对于解决作业车间调度问题提供了更高效的方法，尤其在跳出局部最优方面表现突出。这一研究成果对智能制造系统的优化调度提供了新的思路，有助于提升制造效率和生产计划的灵活性。