【摘 要】
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在生产计划优化过程中,针对流程工业生产计划模型的求解算法易陷入局部最优的问题,为了获得全局最优提出了一种改进的量子粒子群算法。根据生产计划模型的约束条件动态计算粒子的上下限,对粒子进行边界修正,并引入了基于概率分布的变异操作,从而增加了种群的多样性,改善了算法摆脱局部极值点的能力。最后仿真实验对改进算法和基本量子粒子群算法、遗传算法等方法进行了仿真比较,结果表明改进算法在全局搜索能力有了明显的提高
【基金项目】
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国家863计划（2007AA042155）,国家自然科学基金（60874074）,浙江省自然科学基金（Y1090592）
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在生产计划优化过程中,针对流程工业生产计划模型的求解算法易陷入局部最优的问题,为了获得全局最优提出了一种改进的量子粒子群算法。根据生产计划模型的约束条件动态计算粒子的上下限,对粒子进行边界修正,并引入了基于概率分布的变异操作,从而增加了种群的多样性,改善了算法摆脱局部极值点的能力。最后仿真实验对改进算法和基本量子粒子群算法、遗传算法等方法进行了仿真比较,结果表明改进算法在全局搜索能力有了明显的提高,是一种求解生产计划问题的有效方法。
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