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针对作业车间调度问题,以最大完工时间最小化为优化目标,提出了跳跃基因量子进化算法（JGQEA）。该算法在量子进化算法的基础上引入跳跃基因算子,同时采用动态调整量子旋转角策略以提高算法的搜索能力。通过仿真实验验证了算法的有效性,结果表明JGQEA优于QEA等几种进化算法。
基于改进量子进化算法的作业车间调度研究
【摘 要】
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针对作业车间调度问题,以最大完工时间最小化为优化目标,提出了跳跃基因量子进化算法（JGQEA）。该算法在量子进化算法的基础上引入跳跃基因算子,同时采用动态调整量子旋转角策略
【机 构】
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浙江理工大学理学院
【出 处】
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浙江理工大学学报
【发表日期】
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2014年3期
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