量子鲸鱼优化算法求解作业车间调度问题

被引：61

作者：

闫旭

叶春明

姚远远

机构：

[1] 上海理工大学管理学院

来源：

计算机应用研究 | 2019年 / 36卷 / 04期

关键词：

鲸鱼优化算法; 量子计算与优化; 作业车间调度; 收敛性证明; 混合算法;

D O I：

10.19734/j.issn.1001-3695.2017.10.0985

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; TB497 [技术管理];

学科分类号：

083803 [交通管理工程]; 140502 [人工智能];

摘要：

为了克服基本鲸鱼优化算法(WOA)在解决作业车间调度问题时存在收敛精度低、容易陷入局部最优的缺陷,利用量子计算与优化思想提出了一种量子鲸鱼优化算法(QWOA),并对其进行了计算复杂度分析、全局收敛性证明及仿真实验。通过对11个作业车间调度问题基准算例的仿真实验发现,与基本鲸鱼优化算法、布谷鸟搜索算法(CS)、灰狼优化算法(GWO)相比,QWOA算法在最小值、平均值、寻优成功率等方面具有较优结果。研究表明,量子鲸鱼优化算法在解决作业车间调度问题时,具有更高的收敛精度和更好的全局搜索能力,且能够跳出局部最优。

引用

页码：975 / 979

页数：5

共 12 条

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