基于多目标量子退火求解制造中柔性作业车间调度的方法
量子物理
2023-12-07 v1
摘要
柔性作业车间调度（FJSSP）是一个复杂的优化问题，对制造业中的实际过程调度至关重要。高效求解此类问题对保持竞争力十分关键。本文提出基于量子退火的求解算法（QASA）来处理 FJSSP，该算法结合了量子退火与经典技术。QASA 同时优化考虑完工时间、总工作量和作业优先级的多元准则 FJSSP。它采用带拉格朗日参数的哈密顿量表述来整合约束与目标，并可通过权重赋值实现目标优先级排序。为应对计算复杂度，将大规模实例分解为子问题，并采用基于瓶颈因素的决策逻辑。在基准问题上的实验表明，结合禁忌搜索、模拟退火与量子退火的 QASA 在解质量（集合覆盖与超体积比指标）上优于经典求解算法（CSA）。计算效率分析指出，与 CSA 相比，QASA 以合理的计算时间增加取得了更优的帕累托解。
引用
@article{arxiv.2311.09637,
title = {Multi-objective Quantum Annealing approach for solving flexible job shop scheduling in manufacturing},
author = {Philipp Schworm and Xiangquian Wu and Matthias Klar and Moritz Glatt and Jan C. Aurich},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.09637},
year = {2023}
}
备注
21 pages, 6 figures, 2 tables