基于QPSO算法的模糊流水车间调度问题

计算机工程与应用 ›› 2012, Vol. 48 ›› Issue (2): 238-240.

基于QPSO算法的模糊流水车间调度问题

金超，叶春明

上海理工大学管理学院，上海 200090

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2012-01-11 发布日期:2012-01-11

Fuzzy flow-shop scheduling problem based on Quantum Particle Swarm Optimization

JIN Chao, YE Chunming

School of Management, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200090, China

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2012-01-11 Published:2012-01-11

摘要/Abstract

摘要： 实际生产过程中由于各种客观因素的影响，流水车间调度问题往往具有模糊不确定性。介绍了模糊流水车间调度问题，在此基础上提出了一种收敛速度快、全局性能好的量子微粒群算法来解决该问题。通过仿真实例对该算法进行了验证。结果表明，在求解模糊流水车间调度问题时，量子微粒群算法有很好的效果。

关键词: 量子微粒群算法, 模糊流水车间调度, 模糊交货期, 优化

Abstract: The problem of fuzzy flow shop scheduling has uncertainty in actual production process owing to various objective factors. This scheduling problem is discussed in this paper, and Quantum Particle Swarm Optimization（QPSO） is proposed to solve the problem, which has good convergence speed and performance in searching global optimum. A practical analysis is used to confirm the performance of the method. The results show that QPSO is effective in solving the problem.

Key words: quantum particle swarm optimization, fuzzy flow shop scheduling problem, fuzzy due date, optimization

金超，叶春明. 基于QPSO算法的模糊流水车间调度问题[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(2): 238-240.

JIN Chao, YE Chunming. Fuzzy flow-shop scheduling problem based on Quantum Particle Swarm Optimization[J]. Computer Engineering and Applications, 2012, 48(2): 238-240.

[1]	孙泽宇，徐琛，苏艳超，李传锋，聂雅琳. 雾计算中跨层感知分簇路由协议[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(9): 109-117.
[2]	张朕通，单玉刚，袁杰. 联合多尺度和注意力机制的遥感影像检测[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(9): 212-216.
[3]	兰红，黄敏. 融合KNN优化的密度峰值和FCM聚类算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(9): 81-88.
[4]	高一锴，彭力，徐龙壮. 改进AFSA算法优化TWSVM的火焰识别方法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(8): 204-213.
[5]	高铖铖，陈锡程，张瑞，宋秋月，易东，伍亚舟. 三种新型智能算法在疫情预警模型中的应用——基于百度搜索指数的COVID-19疫情预警[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(8): 256-263.
[6]	史春天，曾艳阳，侯守明. 群体智能算法在图像分割中的应用综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(8): 36-47.
[7]	杜垚. 结合局部优化匹配的Android恶意家族检测算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(8): 84-90.
[8]	张水平，王丽娜. 果蝇优化算法的进展研究分析[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(6): 22-29.
[9]	许小媛，李海波，黄黎. 云存储多异构文件联合延迟尾概率凸优化分析[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(5): 88-94.
[10]	沈瑜，刘成，杨倩. 利用子空间稀疏特征的超分辨率图像重建算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(5): 173-182.
[11]	胡晓敏，王明丰，张首荣，李敏. 用于文本聚类的新型差分进化粒子群算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(4): 61-67.
[12]	杨玮，吴莹莹，王婷. 子母式穿梭车仓储系统配置优化问题研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(4): 258-265.
[13]	王芙银，张德生，张晓. 结合鲸鱼优化算法的自适应密度峰值聚类算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(3): 94-102.
[14]	王嘉月，史立. 考虑电池损耗的电动冷藏车路径及充电策略[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(24): 283-289.
[15]	张伟康，刘升，任春慧. 混合策略改进的麻雀搜索算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(24): 74-82.