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1. 基于XML的信息物理融合系统组件建模与仿真

张程, 陈付龙, 刘超, 齐学梅

计算机应用 2019, 39 (6): 1842-1848. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018102207

摘要（359）

PDF （1096KB）（328）

信息物理融合系统（CPS）涉及多种计算模型的集成和协同工作，针对CPS设计方法不统一、重塑性差、复杂度高、难以协同建模验证等问题，提出一种结构化、可描述行为的异元组件模型。首先，用统一组件建模方法进行建模，解决模型不开放问题；然后，用可扩展标记语言（XML）规范描述各类组件，解决不同计算模型描述语言不一致和不可扩展问题；最后，用多级开放组件模型的协同仿真验证方式进行仿真验证，解决验证的不可协同问题。通过通用组件建模方法、XML组件规范描述语言以及验证工具平台XModel对医用恒温箱进行了建模、描述和仿真。医用恒温箱的案例表明，这种模型驱动建立可重塑异元组件并确认其设计正确性的过程，支持信息物理协同设计和边构建边纠正，可避免在系统实现过程中发现问题时再进行反复修改。

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2. 批量流水调度问题的量子候鸟协同优化算法

陈林烽, 齐学梅, 陈俊文, 黄琤, 陈付龙

计算机应用 2019, 39 (11): 3250-3256. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019040700

摘要（540）

PDF （949KB）（244）

为了求解批量流水调度问题（LFSP）的最小化最大完工时间，提出一种量子候鸟协同优化（QMBCO）算法。首先，采用Bloch量子球面编码方案扩大解空间；然后，运用FL算法优化初始解，以弥补传统随机初始解的不足，保证初始种群具有较高的质量；最后，使用候鸟优化（MBO）算法及变邻域搜索（VNS）算法进行迭代，增强算法的全局搜索能力。采用随机生成不同规模的实例仿真，将QMBCO算法与目前较优的离散粒子群优化（DPSO）算法、MBO算法和量子布谷鸟协同搜索（QCCS）算法相比较。结果表明，在两种不同运行时间下QMBCO与DPSO、MBO、QCCS相比产生的最优解平均百分比偏差（ARPD）分别平均下降65%、34%和24%，证明了QMBCO算法的有效性和高效性。

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3. 新颖的阻塞流水车间调度量子差分进化算法

齐学梅, 王宏涛, 陈付龙, 汤其妹, 孙云翔

计算机应用 2015, 35 (3): 663-667. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.03.663

摘要（462）

PDF （746KB）（562）

针对阻塞流水车间调度问题(BFSP),提出了一种新颖的量子差分进化(NQDE)算法,用于最小化最大完工时间。该算法将量子进化算法(QEA)与差分进化(DE)相结合,设计一种新颖的量子旋转机制控制种群进化方向,增强种群多样性;采用高效的基于变邻域搜索的量子进化算法(QEA-VNS)协同进化策略增强算法的全局搜索能力,进一步提高解的质量。基于Taillard's benchmark实例仿真,结果表明,所提算法在最优解数量上明显高于目前较好的启发式算法——INEH,改进了110个实例中64个实例的当前最优解;在性能上也优于目前有效的元启发式算法——新型蛙跳算法(NMSFLA)和混合量子差分进化(HQDE),产生最优解的平均百分比偏差(ARPD)均下降约6%。NQDE算法适合大规模阻塞流水车间调度问题。

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