基于动态旋转角策略的混合量子进化算法在流水车间调度中的应用  

A Novel Hybrid Quantum-Inspired Genetic Algorithm Based on Dynamic Rotation Angle Strategy for Flow Shop Scheduling

作　　者：张建明[1,2] 顾幸生[1] 

机构地区：[1]华东理工大学自动化研究所,上海200237 [2]浙江理工大学数学系,杭州310018

出　　处：《华东理工大学学报（自然科学版）》2013年第2期189-194,共6页Journal of East China University of Science and Technology

基　　金：国家自然科学基金(61174040)

摘　　要：针对流水车间调度完工时间最小化问题,对基于流水车间调度问题的混合量子遗传算法提出新的编码方法,对量子进化提出了动态旋转角进化策略。通过对大量的基准问题的仿真实验表明,新算法在优化速度及优化效果上都有了显著的提高。This paper considers the problem of minimizing the makespan for flow-shop scheduling. An encoding method is proposed for the hybrid quantum evolutionary algorithm, and a dynamic rotation angle strategy is introduced for quantum evolutionary. It is shown from the simulation results that the proposed method can obtain quicker speed and better effectiveness of optimization.

关 键 词：流水车间调度 量子进化 编码方法 旋转角 

分 类 号：TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]