云自适应量子遗传算法求解柔性作业车间调度问题

针对柔性作业车间调度问题的动态性和不确定性特点,提出一种基于云计算和量子理论的遗传算法.设计自适应调整旋转角的量子遗传算法来获取初始解,利用云模型的随机性和稳定倾向性来自适应调整旋转角,从而提高获取解的质量和获取最优解的效率.借鉴物理学的量子交叉和量子变异特性来保证种群的多样性,以克服早熟收敛的缺陷.通过数值实验表明,提出的算法拥有良好的性能,可以获取较理想的解.