用带变异因子的QPSO算法解决Job-Shop调度问题

被引：10

作者：

石锦风

冯斌

孙俊

机构：

[1] 江南大学信息工程学院

来源：

关键词：

变异机制; 作业车间调度; 遗传算法; 粒子群优化算法; 量子粒子群优化算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

由于量子粒子群优化算法仍有可能会出现早熟现象,因此将变异机制引入量子粒子群优化算法以使算法跳出局部最优并增强其全局搜索能力,并将改进后的量子粒子群优化算法用于求解作业车间调度问题。仿真实例表明,该算法具有良好的全局收敛性能和快捷的收敛速度,调度效果优于遗传算法、粒子群优化算法和量子粒子群优化算法。

引用

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