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研究Job-shop下的批量调度问题，零件的批量和各批次的投产顺序是车间调度过程中必须决策的问题，研究批量调度问题有很大的实践意义。笔者以最小化提前完工惩罚费用、拖期惩罚费用以及生产线运行费用3者之和为调度目标，建立了Job-shop环境下的批量调度问题的模型。提出了一种将P1ant-Simulation仿真模型嵌入遗传算法的联合求解批量调度的方法，仿真模型的建立可使结果更符合生产实际。研究结果表明：批量调度相比于常规调度方法有较大的优势，缩短总体加工周期提高设备利用率。

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提出了一种基于近似粒子群算法的车间作业调度问题。根据目标函数建立了算法数学模型,针对该模型,用近似粒子群算法对其进行优化调度。近似粒子群算法是通过交叉、变异和迭代等操作,得到目标的全局较优解。仿真示例说明了近似粒子群算法在求解Flow- Shop生产调度方面的可行性和有效性。