| 基于差分量子粒子群优化算法的作业车间调度 |
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| 引用本文： | 黄宇,顾智勇,张中印,王东风.基于差分量子粒子群优化算法的作业车间调度[J].科学技术与工程,2022,22(29):12848-12854. |
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| 作者姓名： | 黄宇 顾智勇 张中印 王东风 |
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| 作者单位： | 华北电力大学（保定） |
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| 基金项目： | 中央高校基本科研业务费专项资金项目(2021MS089) |
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| 摘 要： | 针对作业车间调度问题（Job-shop Scheduling Problem，JSP）中存在的求解复杂程度高、动态性强等难题，提出基于差分特性的量子粒子群优化算法。将差分进化算法中的变异操作引入量子粒子群算法，提高了群体突变的可能性，有效防止个体收敛到局部极值，并使用交叉方法提升对个体极值信息的利用水平；搜索过程采用多邻域搜索方法以提高算法的寻优速度。对FT、LA两类JSP算例进行求解，仿真结果表明所提算法能以较快的收敛速度得到最优解，相比于其他算法，寻优速度和精度都有了明显提升。
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| 关 键 词： | 量子粒子群算法 差分进化 多邻域搜索 作业车间调度 |
| 收稿时间： | 2021/12/17 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2022/5/5 0:00:00 |
Job-shop Scheduling Problem Based on Differential Quantum Particle Swarm Optimization Algorithm |
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| Huang Yu,Gu Zhiyong,Zhang Zhongyin,Wang Dongfeng.Job-shop Scheduling Problem Based on Differential Quantum Particle Swarm Optimization Algorithm[J].Science Technology and Engineering,2022,22(29):12848-12854. |
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| Authors: | Huang Yu Gu Zhiyong Zhang Zhongyin Wang Dongfeng |
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| Institution: | North China Electric Power University(Baoding) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Quantum particle swarm optimization Differential evolution Multi neighborhood search Job-shop Scheduling |
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