论文研究量子鲸鱼优化算法求解作业车间调度问题.pdf

为了克服基本鲸鱼优化算法（WOA）在解决作业车间调度问题时存在收敛精度低、容易陷入局部最优的缺陷，利用量子计算与优化思想提出了一种量子鲸鱼优化算法（QWOA），并对其进行了计算复杂度分析、全局收敛性证明及仿真实验。通过对11个作业车间调度问题基准算例的仿真实验发现，与基本鲸鱼优化算法、布谷鸟搜索算法（CS）、灰狼优化算法（GWO）相比，QWOA算法在最小值、平均值、寻优成功率等方面具有较优结果。研究表明，量子鲸鱼优化算法在解决作业车间调度问题时，具有更高的收敛精度和更好的全局搜索能力，且能够跳出局部最优。