針對(duì)阻塞流水車(chē)間調(diào)度問(wèn)題（ BFSP），提出了一種新穎的量子差分進(jìn)化（NQDE）算法，用于最小化最大完工時(shí)間。該算法將量子進(jìn)化算法（QEA）與差分進(jìn)化（DE）相結(jié)合，設(shè)計(jì)一種新穎的量子旋轉(zhuǎn)機(jī)制控制種群進(jìn)化方向，增強(qiáng)種群多樣性；采用高效的基于變鄰域搜索的量子進(jìn)化算法（ QEA-VNS）協(xié)同進(jìn)化策略增強(qiáng)算法的全局搜索能力，進(jìn)一步提高解的質(zhì)量?；赥aillard‘s benchmark實(shí)例仿真，結(jié)果表明，所提算法在最優(yōu)解數(shù)量上明顯高于目前較好的啟發(fā)式算法-INEH，改進(jìn)了110個(gè)實(shí)例中64個(gè)實(shí)例的當(dāng)前最優(yōu)解；在性能上也優(yōu)于目前有效的元啟發(fā)式算法——新型蛙跳算法（ NMSFLA）和混合量子差分進(jìn)化（HQDE），產(chǎn)生最優(yōu)解的平均百分比偏差（ARPD）均下降約6%。NQDE算法適合大規(guī)模阻塞流水車(chē)間調(diào)度問(wèn)題。