量子鲸鱼优化算法提升作业车间调度问题求解性能

该篇论文深入探讨了量子鲸鱼优化算法（Quantum Whale Optimization Algorithm, QWOA）在解决作业车间调度问题中的应用和改进。作业车间调度是工业生产中的一个重要优化问题，涉及任务分配、设备调度等复杂决策，传统的鲸鱼优化算法（WOA）在处理这类问题时，由于其收敛速度慢和易陷入局部最优解，限制了其实际应用效果。 论文首先指出了基本鲸鱼优化算法存在的局限性，即在优化过程中缺乏足够的全局搜索能力和较高的收敛精度。为了克服这些不足，研究人员引入了量子计算的思想，将量子计算的优势与鲸鱼优化算法相结合，提出了量子鲸鱼优化算法。这个新算法利用量子比特的并行性和量子纠缠特性，期望能在搜索空间中进行更高效的探索，从而提高优化效率。 文章详细分析了QWOA的计算复杂度，探讨了其理论上的全局收敛性，并通过严谨的数学证明来确保其优化性能。此外，作者还通过一系列的仿真实验，对比了QWOA与其他优化算法，如布谷鸟搜索算法（Cuckoo Search, CS）和灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）在解决11个标准作业车间调度问题实例上的表现。实验结果显示，QWOA在最小值、平均值以及寻优成功率上表现出明显优势，表明它在提升收敛精度、全局搜索能力和避免局部最优方面有显著提升。 该研究对于作业车间调度问题的解决具有重要意义，因为它不仅验证了量子优化技术的有效性，而且为实际工业生产中的任务调度提供了新的高效解决方案。通过将量子计算与传统算法融合，QWOA展示了在优化领域的潜在应用前景，为未来的工业工程和智能计算研究开辟了新的道路。 总结来说，这篇论文的核心内容包括量子鲸鱼优化算法的设计原理、其在作业车间调度问题中的优化性能提升、以及与传统算法的比较结果。这为优化算法设计者和工业工程师提供了一个重要的参考框架，同时也对量子计算如何在实际工业优化问题中发挥作用提供了实证支持。