基于广义粗糙集的不确定条件下的Flow Shop调度

在实际生产调度过程中，加工时间的不确定性是普遍存在的，因此引用广义粗糙变量来表示不确定的工件处理时间，定义粗糙加法运算，precision以及ratio，建立了处理时间不确定性的FlowShop调度问题的精糙规划模型，提出了粗糙遗传调度算法将其应用于调度模型的求解，仿真实验证明了算法的有效性。     

混合量子衍生进化规划算法及其在并行机拖期调度中的应用

针对并行机调度问题的求解,提出一种新的混合量子衍生进化规划算法(Hybrid Quan-tum-Inspired Evolutionary Programming,HQEP)。目标函数是最小化所有工件的拖期总和。HQEP将量子进化算法中的量子位、线性叠加态和量子旋转门的概念引入到进化规划算法中。定义了新的用于调度问题的量子旋转角,使个体向更好的解靠近。此外,针对并行机问题本身,改进了个体的编码方式和新的变异方法。为了验证算法的有效性和收敛性,将HQEP算法应用于同等并行机调度拖期问题的求解并加以不同规模的算例进行仿真实验。结果显示,即使在小种群情况下,所得解均优于进化规划求得的解。