基于离散量子微粒群优化的作业车间调度

摘要

作业车间调度是离散加工制造业和流程工业生产中的重要环节，是一个具有强NP（Non-deterministicpolynomialhard，非确定性多项式）难的复杂组合优化问题，该问题类型繁多，条件多变。本文提出一种离散量子微粒群优化算法(DiscreteQuantumParticleSwarmOptimization)，该算法结合了量子微粒群优化算法和遗传算法的交叉、变异操作，使DQPSO能够直接用于求解车间生产调度这类组合优化问题。另外，通过引入两层结构的局部搜索策略，能够进一步提高解的多样性和寻优质量。对作业车间调度标准测试算例的应用表明了DQPSO算法的有效性。