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题名用MC-QPSO算法求解并行流水车间调度问题
被引量：2
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作者
宋书强
叶春明
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机构
上海理工大学管理学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第16期229-231,共3页
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基金
上海市(第三期)重点学科项目(No.S30504)
上海市研究生创新基金项目(No.JWCXSL0802)
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文摘
针对并行流水车间调度问题的特点,提出了一种基于多种群协同进化的改进量子粒子群算法(MC-QPSO)进行求解。首先将整个量子粒子种群分解为多个子种群,然后各个子种群独立地演化,并通过周期性共享搜索信息,以获得对自身信息的更新。最后,通过具体仿真实例进行了求解验证,结果表明,在求解并行流水车间调度问题时,基于多种群协同的量子粒子群算法,在收敛速度、寻优性能等方面,都要优于遗传算法。
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关键词
量子粒子群算法
并行流水车间调度
协同进化
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Keywords
Quantum Particle Swarm Optimization（QPSO）
parallel flow-shop scheduling problem
cooperative evolutionary
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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