混沌量子粒子群优化算法在流水车间调度中的应用

"基于混沌量子粒子群算法的置换流水车间调度 (2013年) - 华东理工大学学报(自然科学版)" 本文是2013年发表在《华东理工大学学报(自然科学版)》上的一篇研究论文，由杨子江和顾幸生合作完成。论文关注的是在企业生产过程中的流水车间调度问题，该问题对于提高生产效率和降低成本具有重要意义。文章提出了一个创新的解决方案，即基于混沌量子粒子群优化算法（Chaos Quantum Particle Swarm Optimization, CQPSO）来解决置换流水车间调度问题。 传统的粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）和量子粒子群优化算法（Quantum Particle Swarm Optimization, QPSO）在解决优化问题时，尽管具有较快的收敛速度，但可能容易陷入局部最优解，从而限制了其寻找全局最优解的能力。为了克服这一局限，研究者将混沌机制引入到QPSO中，形成CQPSO算法。混沌机制的引入增加了算法的探索能力，使其能够在更大的搜索空间内遍历，避免过早收敛到局部最优。 论文中还提出了一种新的编码方案，将混沌变量与工件排序相结合，这种编码方式能够保留混沌的遍历性，进一步提升了算法在探索更优解时的性能。通过仿真实验，作者验证了新提出的调度算法在保持快速收敛速度的同时，能够有效地探索更优的调度方案，从而证明了算法的有效性和实用性。 关键词涵盖了粒子群优化、量子粒子群优化、混沌优化以及流水车间调度问题，表明该研究结合了多种优化方法，并专注于解决实际工程问题。该论文的研究成果对于工业界和学术界在生产调度领域都有一定的理论和应用价值。 这篇论文提出了一种融合混沌理论的新型优化算法，用于解决生产调度中的复杂问题，旨在提高生产效率，降低生产成本，对于理解和改进现代工业生产过程中的调度策略具有重要的参考意义。