流水車間調度量子差分進化算法
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針對阻塞流水車間調度問題( BFSP),提出了一種新穎的量子差分進化(NQDE)算法,用于最小化最大完工時間。該算法將量子進化算法(QEA)與差分進化(DE)相結合,設計一種新穎的量子旋轉機制控制種群進化方向,增強種群多樣性;采用高效的基于變鄰域搜索的量子進化算法( QEA-VNS)協同進化策略增強算法的全局搜索能力,進一步提高解的質量。基于Taillard‘s benchmark實例仿真,結果表明,所提算法在最優解數量上明顯高于目前較好的啟發式算法-INEH,改進了110個實例中64個實例的當前最優解;在性能上也優于目前有效的元啟發式算法——新型蛙跳算法( NMSFLA)和混合量子差分進化(HQDE),產生最優解的平均百分比偏差(ARPD)均下降約6%。NQDE算法適合大規模阻塞流水車間調度問題。
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