【摘 要】
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研究柔性作业车间调度优化问题。由于传统的一些方法在解决柔性作业车间调度问题时，面临着早熟、精度低等缺点，导致调度性能降低。针对上述难题，提出了一种改进的量子粒子群算法
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研究柔性作业车间调度优化问题。由于传统的一些方法在解决柔性作业车间调度问题时，面临着早熟、精度低等缺点，导致调度性能降低。针对上述难题，提出了一种改进的量子粒子群算法，结合反向学习策略和边界变异策略的优势，在增加种群多样性的同时避免了陷入边界最优。经过5个标准测试函数和一个柔性作业车间调度优化模型的仿真测试，结果表明改进的算法可增强全局寻优能力，提高收敛精度，避免搜索过程过早陷入局部最优，在解决调度问题中可获得较小的加工完工时间，具有优良的调度优化性能。
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