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混合哈里斯鹰算法求解作业车间调度问题
文献摘要：
针对哈里斯鹰算法(HHO)求解作业车间调度问题(JSP)时存在寻优能力差、易陷入局部最优等缺点,提出了混合哈里斯鹰算法(HHHO).首先,在种群初始化阶段引入混沌理论增加种群多样性;其次,在HHO搜索前期采用能量非线性递减和量子计算增强算法全局探索能力,在搜索后期采用邻域搜索算法增强算法局部开发能力;最后,选取了 FT和LA系列算例测试了算法的性能,并与其他先进元启发式算法对比,验证了 HHHO在求解JSP时的有效性和优越性.
文献关键词：
作业车间调度问题;哈里斯鹰算法;混沌理论;量子计算;邻域搜索
中图分类号：
作者姓名：
刘小宁;魏霞;谢丽蓉
作者机构：
新疆大学电气工程学院,乌鲁木齐830047
文献出处：
引用格式：
[1]刘小宁;魏霞;谢丽蓉-.混合哈里斯鹰算法求解作业车间调度问题)[J].计算机应用研究,2022(06):1673-1677
A类：
HHHO
B类：
哈里斯鹰算法,解作,作业车间调度问题,JSP,寻优能力,局部最优,优等,种群初始化,混沌理论,种群多样性,非线性递减,量子计算,增强算法,探索能力,邻域搜索,搜索算法,局部开发,FT,LA,元启发式算法,算法对比
AB值：
0.225294
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