计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2015年
3期
663-667
,共5页
齐学梅%王宏涛%陈付龙%汤其妹%孙云翔
齊學梅%王宏濤%陳付龍%湯其妹%孫雲翔
제학매%왕굉도%진부룡%탕기매%손운상
阻塞流水车间调度%量子进化算法%差分进化%协同进化%最大完工时间
阻塞流水車間調度%量子進化算法%差分進化%協同進化%最大完工時間
조새류수차간조도%양자진화산법%차분진화%협동진화%최대완공시간
blocking flowshop scheduling%Quantum Evolutionary Algorithm (QEA)%Differential Evolution (DE)%co-evolution%makespan
针对阻塞流水车间调度问题(BFSP),提出了一种新颖的量子差分进化(NQDE)算法,用于最小化最大完工时间.该算法将量子进化算法(QEA)与差分进化(DE)相结合,设计一种新颖的量子旋转机制控制种群进化方向,增强种群多样性;采用高效的基于变邻域搜索的量子进化算法(QEA-VNS)协同进化策略增强算法的全局搜索能力,进一步提高解的质量.基于Taillard's benchmark实例仿真,结果表明,所提算法在最优解数量上明显高于目前较好的启发式算法——INEH,改进了110个实例中64个实例的当前最优解;在性能上也优于目前有效的元启发式算法——新型蛙跳算法(NMSFLA)和混合量子差分进化(HQDE),产生最优解的平均百分比偏差(ARPD)均下降约6％.NQDE算法适合大规模阻塞流水车间调度问题.
針對阻塞流水車間調度問題(BFSP),提齣瞭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)相結閤,設計一種新穎的量子鏇轉機製控製種群進化方嚮,增彊種群多樣性;採用高效的基于變鄰域搜索的量子進化算法(QEA-VNS)協同進化策略增彊算法的全跼搜索能力,進一步提高解的質量.基于Taillard's benchmark實例倣真,結果錶明,所提算法在最優解數量上明顯高于目前較好的啟髮式算法——INEH,改進瞭110箇實例中64箇實例的噹前最優解;在性能上也優于目前有效的元啟髮式算法——新型蛙跳算法(NMSFLA)和混閤量子差分進化(HQDE),產生最優解的平均百分比偏差(ARPD)均下降約6％.NQDE算法適閤大規模阻塞流水車間調度問題.
침대조새류수차간조도문제(BFSP),제출료일충신영적양자차분진화(NQDE)산법,용우최소화최대완공시간.해산법장양자진화산법(QEA)여차분진화(DE)상결합,설계일충신영적양자선전궤제공제충군진화방향,증강충군다양성;채용고효적기우변린역수색적양자진화산법(QEA-VNS)협동진화책략증강산법적전국수색능력,진일보제고해적질량.기우Taillard's benchmark실례방진,결과표명,소제산법재최우해수량상명현고우목전교호적계발식산법——INEH,개진료110개실례중64개실례적당전최우해;재성능상야우우목전유효적원계발식산법——신형와도산법(NMSFLA)화혼합양자차분진화(HQDE),산생최우해적평균백분비편차(ARPD)균하강약6％.NQDE산법괄합대규모조새류수차간조도문제.
