基于改进量子猫群算法的流水车间调度研究

摘要：

猫群算法（Cat Swarm Optimization，CSO）是近年来提出的一种新型群体智能算法，针对猫群算法在求解大规模调度问题中出现的不足，如易早熟、搜索效率低下等，提出了一种改进的量子猫群算法。将猫群算法的跟踪模式和搜寻模式中猫群位置的更新，通过基于量子旋转门的量子位概率幅更新的方式来实现，并提出了随时间可变的猫群模式选择配比MR。在求解流水线调度问题的仿真实验结果中表明，改进量子猫群算法的性能远远优于基本猫群算法。

关键词：猫群算法、量子计算、流水线调度

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金No.71271138；上海市教育委员会科研创新项目No.12ZS133；上海市一流学科项目No. S1201YLXK；上海理工大学人文社科攀登计划项目No.14XPB01。

在线出版日期：2015-09-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：34-37