量子鲸鱼优化算法求解作业车间调度问题

论文摘要

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。

论文目录

• 0 引言
• 1 作业车间调度问题的数学描述
• 2 量子鲸鱼优化算法
•   2.1 基本鲸鱼优化算法
•     2.1.1 气泡网攻击
•     2.1.2 收缩包围
•     2.1.3 随机搜寻
•   2.2 量子鲸鱼优化算法 （QWOA）
•     2.2.1 量子计算与量子优化
•     2.2.2 量子鲸鱼优化算法
• 3 计算复杂度分析及收敛性证明
•   3.1 计算复杂度分析
•   3.2 算法收敛性证明[15]
• 4 仿真实验与分析
•   4.1 WOA与灰狼优化算法和布谷鸟搜索算法的比较
•   4.2 QWOA与WOA的比较
• 5 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 闫旭,叶春明,姚远远

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

来源: 计算机应用研究 2019年04期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 工业通用技术及设备,自动化技术

单位: 上海理工大学管理学院

基金: 国家自然科学基金资助项目(71271138),上海理工大学科技发展项目(16KJFZ028),上海市高原学科项目(GYXK1201)

分类号: TP18;TB497

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.10.0985

页码: 975-979

总页数: 5

文件大小: 1035K

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