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摘要:
针对现行的遗传算法存在进化速度过慢和过早收敛的局限,以及粒子群优化算法搜索空间有限、容易陷入局部最优点的缺陷,提出将一种基于量子行为的粒子群优化算法应用于作业车间调度问题.将该问题中的每个调度组成一个多维向量,以此向量作为量子粒子群优化算法中的粒子进行进化,由此在解空间内搜索最优解.实例仿真结果表明,该算法收敛速度快、全局收敛性能好,可以得到比遗传算法、粒子群优化算法更佳的调度效果,证明了算法的有效性.
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文献信息
篇名 基于QPSO算法的作业车间调度问题的研究
来源期刊 计算机工程与设计 学科 工学
关键词 遗传算法 群体智能算法 粒子群优化算法 量子粒子群优化算法 作业车间调度问题
年,卷(期) 2007,(23) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 5690-5693,5786
页数 5页 分类号 TP391
字数 6235字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-7024.2007.23.037
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孙俊 江南大学信息工程学院 186 1552 21.0 30.0
2 冯斌 江南大学信息工程学院 50 410 12.0 18.0
3 石锦风 江南大学信息工程学院 3 35 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
遗传算法
群体智能算法
粒子群优化算法
量子粒子群优化算法
作业车间调度问题
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与设计
月刊
1000-7024
11-1775/TP
大16开
北京142信箱37分箱
82-425
1980
chi
出版文献量(篇)
18818
总下载数(次)
45
总被引数(次)
161677
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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