Job-Shop调度问题的量子蚁群算法求解
约束满足混合算法求解并行机Job-Shop调度问题

约束满足混合算法求解并行机Job-Shop调度问题李俊芳;李铁克;屈国强【期刊名称】《计算机应用研究》【年(卷),期】2011(28)8【摘要】分析并行机Job-Shop调度问题的特点并建立其约束满足优化模型,结合约束满足与变邻域搜索技术设计了一个求解该问题的混合优化算法.该算法采用变量排序方法和值排序方法选择变量并赋值,利用回溯和约束传播消解资源冲突,生成初始可行调度,然后应用局部搜索技术增强收敛性,并通过结合问题特点设计的邻域结构的多样性提高求解质量.数据实验表明,提出的算法与其他两种算法相比,具有一定的可行性和有效性.%Analyzed the Job-Shop scheduling problem with parallel machines and established its constraint satisfaction optimization model. Proposed a hybrid optimization algorithm combined with constraint satisfaction and variable neighborhood search technique. In the algorithm, chosen a variable and assigned by variable ordering and value ordering method. Resolved resource conflicts using backtracking and obtained constraint propagation technology until a feasible schedule. Then the feasible schedule acted as an initial solution of the variable neighborhood search algorithm. Enhanced the convergence through local search technology and improved the quality of solution through the diversity of the designed neighborhood structures according to the characteristics of the problem. The feasibility and validity of the proposedhybrid method is demonstrated by the data experiment compared with the other two algorithms.【总页数】3页(P2822-2824)【作者】李俊芳;李铁克;屈国强【作者单位】北京科技大学经济管理学院,北京100083;北京科技大学经济管理学院,北京100083;北京科技大学经济管理学院,北京100083【正文语种】中文【中图分类】TP301.6【相关文献】1.求解Job-Shop约束满足问题的变量排序算法比较研究 [J], 尹静;李铁克2.用遗传神经网络混合算法求解可变加工时间Job-shop调度问题 [J], 吴晶晶;蒋文贤;徐克林3.约束满足混合算法求解提前/拖期Job Shop调度问题 [J], 李俊芳;李铁克;王伟玲4.用约束满足自适应神经网络和有效的启发式算法解Job-shop调度问题 [J], 杨圣祥;汪定伟5.用遗传算法解决在并行机上带有不同交货期窗口的Job-Shop调度问题 [J], 童刚;李光泉;刘宝坤因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
求解柔性作业车间调度问题的遗传-蚁群算法

求解柔性作业车间调度问题的遗传-蚁群算法陈成;邢立宁【期刊名称】《计算机集成制造系统》【年(卷),期】2011(017)003【摘要】为更有效地求解柔性作业车间调度问题,提出了一种遗传一蚁群算法,该算法采用遗传算法解决机器分配问题,采用蚁群算法解决工序排序问题.存算法的求解过程中,不断从前期优化中挖掘、学习知识,并采用已获得的知识指导后续优化过程.通过标准实例测试,验证了所提算法的有效性.%To solve flexible job shop scheduling problem effectively, a hybrid approach which combined Genetic Algorithm(GA)with Ant Colony Optimization(ACO)was proposed. GA was applied to tackle machine assignment problem, while AC() was employed to deal with operation sequencing problem. In the solution process, knowledge was continuously learned from previous optimization process and then adopted to guide subsequent optimization. Effectiveness of the proposed algorithm was validated through an experiment.【总页数】7页(P615-621)【作者】陈成;邢立宁【作者单位】国防科学技术大学,信息系统与管理学院,湖南,长沙,410073;国防科学技术大学,信息系统与管理学院,湖南,长沙,410073【正文语种】中文【中图分类】TP312;TPL8【相关文献】1.求解多目标柔性作业车间调度问题的两阶段混合Pareto蚁群算法 [J], 赵博选;高建民;陈琨2.求解柔性作业车间调度问题的两阶段参数自适应蚁群算法 [J], 凌海峰;王西山3.一种异步蚁群算法求解柔性作业车间调度问题 [J], 田松龄;陈东祥;王太勇;刘晓敏4.改进遗传蜂群算法求解分布式柔性作业车间调度问题 [J], 李佳路;王雷;王静云5.应用改进蚁群算法求解柔性作业车间调度问题 [J], 刘志勇;吕文阁;谢庆华;何明玉;杨杰;刘雄辉因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
量子鲸鱼优化算法求解作业车间调度问题

量子鲸鱼优化算法求解作业车间调度问题
量子鲸鱼优化算法是一种新兴的基于量子计算的多目标优化方法,能够有效地解决作业车间调度问题。
该算法利用量子计算来实现灵活且可扩展的搜索过程,从而实现更有效的解决方案。
使用量子鲸鱼优化算法解决作业车间调度问题,要充分考虑客户的需求灵活性、劳动力限制、生产时间和成本等多个目标,同时考虑到各种主要限制条件,如完成作业时间、货物运输时间和距离等限制因素。
通过量子鲸鱼优化算法,可以找到有利的作业车间调度方案,并可以实现对运输时间、工作时间、作业距离和成本等指标的最优平衡。
一种求解Job Shop调度问题的混合粒子群优化算法

一种求解Job Shop调度问题的混合粒子群优化算法宋晓宇;张峰;任义;曹阳【期刊名称】《沈阳建筑大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2008(024)003【摘要】目的解决单一粒子群算法求解Job Shop调度问题存在的不足,提高这类问题的求解质量.方法采用粒子群算法进行全局搜索,将禁忌搜索算法用于并行局部搜索,禁忌搜索在找到改进解的邻域时采用动态记忆的方式.结果在较短时间内,找到了LA21,LA24等典型benchmarks问题的最优解.十次求解的平均值的平均相对误差百分比比并行遗传算法和禁忌搜索算法分别小了2.94%和0.56%.结论提出一种混合粒子群算法,增强了粒子群算法的局部搜索能力,说明该混合粒子群优化算法是有效的.【总页数】5页(P494-498)【作者】宋晓宇;张峰;任义;曹阳【作者单位】沈阳建筑大学信息与控制工程学院,辽宁,沈阳,110168;沈阳建筑大学信息与控制工程学院,辽宁,沈阳,110168;沈阳建筑大学信息与控制工程学院,辽宁,沈阳,110168;沈阳建筑大学信息与控制工程学院,辽宁,沈阳,110168【正文语种】中文【中图分类】TP301.6【相关文献】1.求解Job-shop问题的改进混合离散粒子群优化算法 [J], 王书锋;肖小城;冯冬青2.求解柔性Job-shop调度问题的混合粒子群算法 [J], 宋存利;时维国3.一种求解Job-Shop调度问题的混合自适应变异粒子群算法 [J], 邓慈云;陈焕文;刘泽文;万杰4.求解job-shop调度问题的量子粒子群优化算法 [J], 石锦风;冯斌;孙俊5.求解随机Job Shop调度问题的混合分布估计算法 [J], 肖世昌;孙树栋;国欢;金梅;杨宏安因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
物流配送路径优化问题求解的量子蚁群算法

物流配送路径优化问题求解的量子蚁群算法
量子蚁群算法是一种基于量子计算和蚁群算法的新型优化算法,可以应用于物流配送路径优化问题。
物流配送路径优化问题是一个复杂的组合优化问题,目的是找到一条最短的路径,使得从起点到终点的运输成本最小化。
量子蚁群算法通过将传统蚁群算法中的概率转移矩阵替换为量子门,使得算法在搜索空间中具有更好的探索和利用能力。
同时,量子蚁群算法还引入了量子比特来增加算法的搜索空间,从而可以更快地找到最优解。
在物流配送路径优化问题中,量子蚁群算法可以通过构建一个蚂蚁模型来模拟蚂蚁在路径上的行为,并使用量子蚁群算法进行路径搜索。
算法可以在保证每个物流配送点都得到服务的前提下,找到最优路径,从而优化物流配送效率和成本。
与传统的优化算法相比,量子蚁群算法具有更高的精度和更快的收敛速度。
在实际应用中,量子蚁群算法已经被广泛应用于物流配送、车辆路径规划、航空航天等领域,取得了很好的效果。
综上所述,量子蚁群算法是一种非常有效的优化算法,在物流配送路径优化问题中具有广泛的应用前景。
蚁群算法ppt课件

2 简化旳蚂蚁寻食过程
假设蚂蚁每经过一处所留下旳信息素为一种单位,则经过36个时间单位 后,全部开始一起出发旳蚂蚁都经过不同途径从D点取得了食物,此时ABD 旳路线来回了2趟,每一处旳信息素为4个单位,而 ACD旳路线来回了一趟, 每一处旳信息素为2个单位,其比值为2:1。
寻找食物旳过程继续进行,则按信息素旳指导,蚁群在ABD路线上增派一 只蚂蚁(共2只),而ACD路线上依然为一只蚂蚁。再经过36个时间单位后, 两条线路上旳信息素单位积累为12和4,比值为3:1。
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2 简化旳蚂蚁寻食过程
蚂蚁从A点出发,速度相同,食物在D点,可能随机选择路线 ABD或ACD。假设初始时每条分配路线一只蚂蚁,每个时间单位 行走一步,本图为经过9个时间单位时旳情形:走ABD旳蚂蚁到 达终点,而走ACD旳蚂蚁刚好走到C点,为二分之一旅程。
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2 简化旳蚂蚁寻食过程
本图为从开始算起,经过18个时间单位时旳情形:走ABD旳蚂 蚁到达终点后得到食物又返回了起点A,而走ACD旳蚂蚁刚好走 到D点。
若按以上规则继续,蚁群在ABD路线上再增派一只蚂蚁(共3只),而 ACD路线上依然为一只蚂蚁。再经过36个时间单位后,两条线路上旳信息素 单位积累为24和6,比值为4:1。
若继续进行,则按信息素旳指导,最终全部旳蚂蚁会放弃ACD路线,而都 选择ABD路线。这也就是前面所提到旳正反馈效应。
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3 自然蚁群与人工蚁群算法
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5 初始旳蚁群优化算法—基于图旳蚁群 系统(GBAS)
初始旳蚁群算法是基于图旳蚁群算法,graph-based
ant system,简称为GBAS,是由Gutjahr W J在2023年
旳Future Generation Computing Systems提出旳.
自适应蚁群算法在Job Shop调度问题中的研究
文 章 编 号 :0 1 2 6 ( 0 0 0 1 0 — 2 5 2 t ) 9—0 9 0 0 9— 5
・ 进 管理 技 术 ・ 先
自适应蚁群算法在 JbS o o hp调度 问题中的研究 术
张 家 兴 夏筱 筠 , 焕 军 一, 蒋
(. 1 中国科 学院 研 究生 院 , 京 10 4 ; . 北 0 0 9 2 中国科 学 院 沈 阳计 算技 术研 究所 , 阳 1 0 7 ) 沈 1 1 I
a oln lo ih o o vn h o h p S h d i gPr b e si e trt a n o o y ag rt m nd ntc o y ag rt m n s l ig t eJ b S o c e ul o lm s b te h n a tc l n lo ih a n
法 和 MMA S算 法 。
关键词 : 群算 法 ; 蚁 最大 最小蚁 群 系统 ; 自适应 蚁群 算 法 ;o h p调 度 JbS o
中 图 分 类 号 :H1 T 6 T 6;G 5 文 献标 识码 : A
Байду номын сангаас
Re e r h o efa a t e An l n g r t m n t e J b S o c e u i g P o lm s a c fS l- d p i tCo o y Al o i v h i h o h p S h d l r be n
fn hepa h, heag rt m pe d d u h o veg n e r t ft e a tc lny ag rt m ,a o d d t e pr - i d t t t lo ih s e e p t e c n re c a e o h n oo l ih o v i e h e m au e ph n m e a a d t alit o a ptm a c d l g s l i n,i pr ve he fe i i t nd r b t t r e o n n o f l n o l c lo i ls he u i outo n m o d t xb l y a o us- l i n s n oon lo ih ,e plyig t ta e y o hepaa e e s’ s l-da i e c a g s a d n ih e sofa tc l y ag rt m m o n he sr t g ft rm t r efa ptv h n e n eg - b r o e r h n ta e ft e k y pr c s l c o ho d s a c i g s rt g o h e o e s b o k.The smulto e ut rf t a h efa a i y i a in r s ls vei y h t t e s l-d pt ve
基于蚁群算法的Job-Shop多资源约束车间作业调度
基于蚁群算法的Job-Shop多资源约束车间作业调度
刘志刚;李言;李淑娟
【期刊名称】《系统仿真学报》
【年(卷),期】2007(19)1
【摘要】针对多资源约束的车间调度问题,考虑资源种类变化的情况及资源在可用时间上的约束影响,建立了该类问题的通用调度模型。
提出了一种基于蚁群算法的作业优化调度算法,在Job-Shop问题图形化定义的基础上,设计了状态转移规则、轨迹强度更新规则以及工序时间的决策规则,借鉴精英策略的思路,对多资源约束车间的具体调度进行了分析与实现。
实例仿真表明,该方法对多资源的车间调度问题是可行的。
【总页数】5页(P216-220)
【关键词】蚁群算法;多资源约束;精英策略;优化调度
【作者】刘志刚;李言;李淑娟
【作者单位】西安理工大学机械与精密仪器工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP301
【相关文献】
1.基于双向收敛蚁群算法在车间作业调度上的应用 [J], 朱福珍;陆静;毛文娟;许郡;蔡娟
2.基于自适应参数混合蚁群算法的双资源约束作业车间调度 [J], 李兢尧;孙树栋;黄
媛;王宁
3.基于混合蚁群算法的柔性模糊车间作业调度 [J], 王晓丽;王永栓;裘力博;孟祥辉
4.基于蚁群算法的车间作业调度问题研究 [J], 姬耀锋;党培;郭小波
5.基于启发式规则和蚁群算法的车间作业调度方法 [J], 温蕴;孙亚
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第5章 蚁群优化算法
2.1.3
蚁群优化算法研究背景
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1/3
群智能理论研究领域有两种主要的算法:蚁 群算法(Ant Colony Optimization, ACO) 和微粒群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)。 前者是对蚂蚁群落食物采集过程的模拟,已成功 应用于许多离散优化问题。 微粒群算法也是起源于对简单社会系统的模拟, 最初是模拟鸟群觅食的过程,但后来发现它是 一种很好的优化工具。
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LC=2LB
蚂蚁从A点出发,速度相同,食物在D点,可能随机选择路 线ABD或ACD。假设初始时每条分配路线一只蚂蚁,每个 时间单位行走一步,本图为经过9个时间单位时的情形:走 ABD的蚂蚁到达终点,而走ACD的蚂蚁刚好走到C点,为一 半路程。
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LC=2LB
本图为从开始算起,经过18个时间单位时的情形:走 ABD的蚂蚁到达终点后得到食物又返回了起点A,而走 ACD的蚂蚁刚好走到D点。
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1.1.1 蚁群优化算法起源
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20世纪50年代中期创立了仿生学,人们从生物进化的机理中 受到启发。提出了许多用以解决复杂优化问题的新方法,如进 化规划、进化策略、遗传算法等,这些算法成功地解决了一些 实际问题。 20世纪90年代意大利学者M.Dorigo,V.Maniezzo, A.Colorni等从生物进化的机制中受到启发,通过模拟自然界 蚂蚁搜索路径的行为,提出来一种新型的模拟进化算法—— 蚁 群算法,是群智能理论研究领域的一种主要算法。 用该方法求解TSP问题、分配问题、job-shop调度问题,取得了 较好的试验结果.虽然研究时间不长,但是现在的研究显示出, 蚁群算法在求解复杂优化问题(特别是离散优化问题)方面有 一定优势,表明它是一种有发展前景的算法.
基于改进蚁群算法的车间调度问题研究的开题报告
基于改进蚁群算法的车间调度问题研究的开题报告一、研究背景车间调度问题(Job shop scheduling problem, JSSP)是制造生产中重要的问题之一,目的是合理地安排各项生产任务的时间,使得生产效率最大化。
因此,JSSP在制造业中有广泛的应用,尤其是在传统生产制造业中。
传统的JSSP问题涉及到工件的加工时间、可用机器数、工序数等参数,目标函数通常是工件的完成时间或者生产效率最大化。
然而,实际生产中的JSSP问题更加复杂,因为在实践中可能出现多种限制条件如优先级、智能规划和调度等,使问题更加难解。
蚁群算法(Ant Colony Algorithm, ACA)是一种解决复杂优化问题的常用算法,应用在JSSP中具有很高的潜力。
ACA的优点在于能够避免局部最优解,因为蚂蚁在路径选择时会采用随机游走,并在全局范围内进行更新,以找到最优解决方案。
基于以上背景,本研究旨在探讨改进蚁群算法在JSSP中的应用,以达到优化车间调度问题的目的。
二、研究内容和方法本研究将采用以下方法来解决JSSP问题:1. 改进蚁群算法的设计和实现:优化策略和算法参数,以提高算法的效率和优化性能。
2. 建立JSSP模型:在工件的加工时间、可用机械数量、工序数量等基础上,将优先级、智能规划和调度等限制条件考虑在内,建立JSSP模型。
3. 仿真测试:利用测试数据集对算法进行测试,实现优化车间调度问题。
4. 算法性能比较:对比改进蚁群算法和其他经典算法在JSSP问题中的求解速度和优化效果,在不同参数条件下进行对比。
三、预期结果本研究预计能够实现以下结果:1. 提出一种改进蚁群算法,以提高算法的效率和优化性能。
2. 建立JSSP模型,针对实际生产中的JSSP问题和不同需求制定相应的限制条件。
3. 在不同数据集上,利用测试函数对改进蚁群算法进行仿真测试,并与其他经典算法进行比较。
4. 实现优化车间调度问题,提高车间生产效率。
四、研究意义1. 探索智能计算在制造业中的应用,为解决实际生产中的JSSP问题提供新的思路和方法。
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模 拟退火与粒子群算法相结合等 。Nr aa 等人 首 次将量 a ynn a
O 引 言
作业车 间调 度 问题 (o .h psh dl gpol JP 是 JbS o ce ui rb m,S ) n e 诸如加工 制造 、 网络通信 、 通规划 、 交 电力 系统优化 、 大规模 集
e t u i ntu Tcnl y u inJa gu23 0 ,C ia m n,H aynIstt o eh o g ,H aa ins 2 0 1 hn ) i i ef o
A s at i iga JPwt teci r nf ii z gtem xm m cm lint ( aep n , i p pr rpsda bt c :A mn tS i rei rmnmin aiu o pe o me m ksa ) t s ae o oe r hh t o o i h t i h p
收稿 日期 : 0 1O .4 修 回 日 :2 1 —6 0 2 1 一5 0 ; 期 0 10 —6
程, 已知各工件在各台设备上的加工时间和加工次序约束, 要 求确定满足工艺约束条件的各台设备上所有工件的加工次序
或加工开始或完成时间 , 使得某项调度指标达 到最优 。采用常
基金项 目:国家教 育部人文社会科 学规划基金资助项 目( 0 J 60 8 ) 高校博士点 专 1 Y A 3 17 ;
刘长平 ,叶春 明 ,唐海波
(. 1 上海理工大 学 管理学院, 上海 20 9 ;2 淮阴工学院, 003 . 江苏 淮安 230 ) 20 1
摘 要 :针 对 最小化 最 大完工 时 间的作业 车 间调 度 问题 , 出了一 种量 子蚁群调 度 算法 。该算 法 结合 了量子 计 提
子计算与遗传算 法 相结 合并 用 于求 解 T P 取得 了较好 的效 S,
果。该 算法提出后 , 引起 了国内学者 的关 注并从 中受到启 发 ,
尝试将量子优 化与 蚂蚁 算法相 结合 。如黄 景文 等人 J 李 盼 、 池等人 将量子蚁群算 法应 用 于 函数 优化 , 服 了单纯 蚂蚁 克
di1 .9 9 ji n 10 -6 5 2 1 .2 0 8 o:0 3 6 / .s .0 13 9 .0 1 1 .2 s
S li g J b-h p s h d l g p o lm y q a t m- s i d ovn o - o c e u i r b e b u n u - pr S n i n e
成电路设计等许多实 际生产 调度 问题 的简化模型 ; 是在有 任务
限的资源约束下 , n个工件在 m 台机器上按照事先规定 的顺 序 完成其在所有机器上 的加工 ; 目标是使某项加 工性 能指标达到
算法易陷入局部最 优 的缺点 ; 王洪 刚等人 应 用该 算法 求解
T P 验证 了该 算 法 对提 高 计 算 T P精 度 的 有效 性 ; S, S 王灵 等 人 将其用于对石脑 油裂 解炉 传感 器故 障 的诊 断 中 , 效地 有 提高 了故障诊断 的正确 率 和鲁棒 性 ; 刘瑜 等人 在 箱形 盖板 的优化设计 中也应用到此算法 , 获得了较好的效果 。从 目前文 献来看 , 量子蚁群算 法多用 于函数优化 和工程应 用领域 , 生产
授, 博导 , 博士 , 主要研 究方向为智能优化 、 工业工程 .
・
40 5 8・
计 算 机 应 用 研 究
第2 8卷
规 的调度 三分法表示 为 l 。其 中 表示有 m 台机器 的 l C 加工车 间调度 ; 中间项为空表 明不允许 中断 、 不考虑 工件的加 工优先权 、 操作允许等待 、 无再循环 ; m 表示 为工件 的最大完 c
a tc l n pi z to loih n oo y o tmiain ag rt m
L U h n — i g ,YE C u — n ,T I C a gpn h n mi g ANG Ha — o i b
( . ol efMa ae e t nvrt o ag a rSi c Tcnl y S a g a 0 0 3 hn ;2 C lg cnmi 1 C lg ngm n.U i sy fS n h io c ne& ehoo , h n h i 0 9 ,C ia . oee Eoo c e o e i h f e g 2 l o f s&Ma ae ng—
项科研 基金项 目( 0 9 10 1 0 ) 上海市重点学科建设资助项 目( 3 54 2 03 2 10 8 ; 0 ¥ 00 )
作者简介 : 刘长平( 94 ) 男, 17 一 , 讲师, 博士研 究生, 主要研 究方向为智能优化 、 工业 工程 (c — al 13 tm) 叶春 明( 94 ) 男, 1p m i 6 . o ; @ 16 ・ , 副院长 , 教
工件的各操 作的先后 加工顺序 ; ( ) 式 3 表示加工各 工件 的设 备 的先后顺 序 ; ( ) 式 4 表示 完工 时间变量 约束条 件 ; p 分 别 c和 为工件 i 在设备 k 的完成时 间和加 工时间 ; 为足够 大的正 上
第2 8卷 第 1 2期
21 0 1年 l 月 2
计 算 机 应 用 研 究
Ap l a i n Re e r h o o u e s p i t s a c f C mp t r c o
Vo . 8 No 1 12 . 2
De .2 1 c 01
J bS o o - h p调 度 问题 的量 子 蚁 群 算 法 求解 水
该 问题 的数学模 型可表示为
mi n
。
ma x{
C} i k
( )
sbeto ujc t:
c 一 + ( P M 1一a ≥。 ) ^
一
可以选择节点 的集合 ; b 为设立 的禁忌 表集合 , 来存放蚂 tu a 用
=12, , hk=12, , ( , … n , , … m 2) =12 … , ,, m () 3 ( 4) () 5
如枚举 法 、 分支 定界 法 、 动态规 划 法等 , 以求得 问题 的精 确 可 解, 但计算量 和存储 量 巨大 , 只能应用 于小规 模调 度问题 。近 似算法 , 包括 启发 式 方法 、 域搜 索法 、 能 方法 等 。如 文 献 邻 智 [] 1 采用经典的 C S N H启 发式算法 ; D 、E 文献 [ ] 2 提出并行的禁 忌搜索算法来求解 JP; S 文献 [ ] 3 采用 蚂蚁算 法来 求解 总作 业 时间最小 的 JP S 。近似算法可 以快速建立 问题 的解 , 通 常构 但
息按 照短作业优先原则进行选取 , 以工序加工时间的倒数作 为 启发信 息 , 田 即 =1 , / 。
c >0 i , , , =12 … , t =12 … / Z ,, m = 0或 1 i =12, , k=12, , , , … n , …
其中 : () 式 1表示 目标 函数 ; ( ) 式 2 表示工艺 约束条件决定 的各
ot i t n It nf m dsl n a epnit f dn ec t a pt i ds nt egahbsdo erpeet i f pi z i .tr s r e o igm k sa o i i t ri l a iuci rp ae nt ersnao o m ao a o v n n g h i c h n j v h tn JP,hnue A O a o t n ecicl ah T es u tnrsl r ecm r rbe sso h aiit S te sdQ C l rh t f dt ri t. h i l i eut f n h akpolm hw tef s ly gi m oi h ta p m ao s b o e bi ade et eeso Q C o prdt cas a at o n pi zt nagrh . n f c vns f A O cm a l i l n cl yot ai lo tm f i e o sc o mi o i Ke od :JbS o ceuig q atm isi datcl yot i t n Q C ; ds nt egah ri lpt; yw rs o・h psh d l ; u n — pr n oo pi z i ( A O) iu ci r ;c ta a n u n e n m ao j v p ic h
调度领域 的应用 尚未见 于国 内文 献 中。本文应 用该算 法来求
最优 。JP S 是典 型的 N P难 问题 , 求解 难度 远大 于流水 车 间调 度问题 , 于 J P的优化调度研究一 直是 学术 界和工程界共 同 关 S
关注 的重要课题 。
求解 Jp的方法主要有精确算法和近似算法 。精 确算法 , S
工 时间。
数进行重新定义 , 引入量 子信息 的概念 。 并 定义 1 蚂蚁 k的相邻节点 的转移概率为
J 辫 il ㈤ D“ “ fo ( E :a { f jw 8  ̄e ) ad k
【 o 0 s t e h i
其 中 :lw d ao e ={ , , n一1 一 b 表示第 k个蚂 蚁下一步 l 0 1 …, }t u a
算中量子旋转门的量子信息和蚁群寻优的特点 , 通过作业车间调度 问题 的析取图表示, 将原问题转换为求解析
取 图的 关键 路 径 , 并利 用量子 蚁群 算 法进 行 求解 。采 用该算 法 对作 业 车 间调 度 问题 的基 准 数据 进 行测 试 , 真 仿 结果 表 明 了该 算法 的可行 性和 有效性 。 关键 词 :作业 车 间调 度 ;量子蚁 群 算法 ;析取 图 ;关键 路 径 ;最大 完工 时间 中 图分类 号 :T 3 16 2 P0 . ;0 2 文献标 志码 :A 文章 编号 :10 —65 2 1)240 -3 0 139 (0 1 1—570