一种求解Job-Shop调度问题的量子遗传算法

摘要：

提出了一种基于操作方式进行编码和解码的量子遗传算法,并将其用于求解一种典型的NP-hard组合优化问题即Job-Shop调度问题.该算法采用量子比特方式构造染色体,增加了算法的种群多样性和计算并行性;采用量子旋转门操作实现种群进化,有效地提高了算法的收敛速度.用基准调度问题实例对该算法进行的测试结果表明:该量子遗传算法与改进的遗传算法相比较有更好的优化性能.

关键词：量子遗传算法、Job-Shop调度、组合优化

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省教育厅自然科学基金06KJB510040

在线出版日期：2008-06-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：6-10