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如题
JSP(全称:Job Shop Scheduling Problem)是任务调度问题,它是一个复杂的组合优化问题,广泛存在于制造业、交通运输、医疗服务等多个行业领域。调度问题常用的求解方法包括基于数学规划的精确算法和各种启发式算法。
JSP问题的主要目标是在满足一定的约束条件下,合理地分配资源,优化生产过程中的作业顺序,以最小化完成所有任务的总时间、最大化资源利用率或降低成本等。
这个问题可以通过QUBO建模,然后利用玻色量子的相干光量子计算机求解。但是和任务调度模型一样,建模常常包含多种约束,每种约束针对不同实体会产生多个约束条件。使用QUBO建模需要将约束条件转为约束项并给定合适的惩罚系数。如果惩罚系数过大,会导致系数矩阵的精度超过相干光量子计算机的限制,如果惩罚系数过小,会导致求解的过程中的约束条件无法优先满足,最优解不是可行解的情况。因此,对于这种存在大量约束条件的问题,需要一些方法自动为每个约束确定惩罚系数。
惩罚系数是需要调整的
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