协同进化量子微分算法解决Flowshop调度问题

“一种新颖的协同进化量子微分算法，用于解决带有制造跨度最小化的阻塞流水车间调度问题” 在优化领域，流水车间调度问题（Flowshop Scheduling Problem, FSP）是一个经典且复杂的问题，其目标通常是最小化所有任务完成时间的最大值，即制造跨度（Makespan）。针对这一问题，研究者提出了一种创新的协同进化量子微分算法（Co-evolutionary Quantum Differential Algorithm, CQDA），专门用于解决阻塞流水车间调度问题（Blocking Flowshop Scheduling Problem, BFSP）。 CQDA结合了量子进化算法（Quantum-inspired Evolutionary Algorithm, QEA）和差分进化（Differential Evolution, DE）的优势。在算法设计中，引入了一种新型的量子旋转门机制，该机制能够有效地控制群体的进化趋势，同时增加种群的多样性，以避免早熟收敛和局部最优。此外，还开发了一种有效的QEA-变邻域搜索（Variable Neighborhood Search, VNS）协同进化策略，用于优化和提升当前最佳解的质量。 实际实验中，CQDA在Taillard的标准测试实例上与几种相关的算法进行了对比，结果显示，CQDA的表现优于高效的启发式算法NEHLS，并且在平均相对百分比偏差（Average Relative Percentage Deviation, ARPD）上降低了约7%的最优解生成。这表明，CQDA在解决BFSP时具有更高的效率和解决方案质量。 关键词：阻塞流水车间调度问题，协同进化，量子微分算法，制造跨度最小化，量子旋转门，差分进化，变邻域搜索 这种新颖的CQDA算法不仅展示了量子计算和传统优化方法的融合潜力，也为解决实际工业生产中的调度问题提供了新的思路。通过改进的量子旋转门和协同进化策略，CQDA能够更有效地探索解决方案空间，从而提高找到全局最优解的可能性。未来的研究可能进一步优化这些策略，或者将其应用到其他复杂的调度问题中，以推动优化技术的发展。