【摘 要】
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基于量子计算理论和进化理论，提出了用于多目标job—shop优化的量子进化算法（QEA—MOJSP）。QEA—MOJSP采用量子比特来表示工序对加工顺序的优先概率，利用量子叠加和相干机理，通过
【机 构】
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广西大学数学与信息科学学院,东华大学工商管理学院
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基于量子计算理论和进化理论，提出了用于多目标job—shop优化的量子进化算法（QEA—MOJSP）。QEA—MOJSP采用量子比特来表示工序对加工顺序的优先概率，利用量子叠加和相干机理，通过更新和交叉操作完成进化过程。对所有机器上工序对优先概率进行观测可得到一个调度方案，修补算子被用于不可行调度方案的修补。设计了局部搜索算子用于开采当代最优个体周围的解空间，以提高算法的收敛速度。实验结果表明，对于测试算例，QEA—MOJSP的解接近Pareto最优解集前沿，并具有很好的多样性。
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