计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2010年
16期
229-231
,共3页
量子粒子群算法%并行流水车间调度%协同进化
量子粒子群算法%併行流水車間調度%協同進化
양자입자군산법%병행류수차간조도%협동진화
针对并行流水车间调度问题的特点,提出了一种基于多种群协同进化的改进量子粒子群算法(MC-QPSO)进行求解.首先将整个量子粒子种群分解为多个子种群,然后各个子种群独立地演化,并通过周期性共享搜索信息,以获得对自身信息的更新.最后,通过具体仿真实例进行了求解验证,结果表明,在求解并行流水车间调度问题时,基于多种群协同的量子粒子群算法,在收敛速度、寻优性能等方面,都要优于遗传算法.
針對併行流水車間調度問題的特點,提齣瞭一種基于多種群協同進化的改進量子粒子群算法(MC-QPSO)進行求解.首先將整箇量子粒子種群分解為多箇子種群,然後各箇子種群獨立地縯化,併通過週期性共享搜索信息,以穫得對自身信息的更新.最後,通過具體倣真實例進行瞭求解驗證,結果錶明,在求解併行流水車間調度問題時,基于多種群協同的量子粒子群算法,在收斂速度、尋優性能等方麵,都要優于遺傳算法.
침대병행류수차간조도문제적특점,제출료일충기우다충군협동진화적개진양자입자군산법(MC-QPSO)진행구해.수선장정개양자입자충군분해위다개자충군,연후각개자충군독입지연화,병통과주기성공향수색신식,이획득대자신신식적경신.최후,통과구체방진실례진행료구해험증,결과표명,재구해병행류수차간조도문제시,기우다충군협동적양자입자군산법,재수렴속도、심우성능등방면,도요우우유전산법.
