“十三五”以来,我国制造业正在寻求新的经济效益增长驱动力,以求在“新常态”中保持强有力的可持续发展态势。另外,大数据及数据互联等新兴信息技术的发展,使得根据数据预测市场动态,及时调整生产调度方案,制定生产计划,响应市场需求成为可能。新的生产制造要求下,不相容工件组调度问题应运而生。本文以平行处理机上特殊钢生产制造过程中的连铸环节为背景,考虑了具有不同换模行为的带有恶化效应的不相容工件组调度问题。主要研究工作如下:(1)在单机和同型平行机上,考虑具有恶化效应的带有固定换模时间的不相容工件组调度问题。首先,以最小化最大完工时间为目标,研究不相容工件组内工件的排序规则,机器上不相容工件组的排序规则,以及不相容工件组的拆分性质。同时,使用自适应差分进化算法(SADE)的搜索策略改善人工鱼群算法容易过收敛的缺陷,并设计了新的自适应参数改善人工鱼群算法的寻优策略,得到混合自适应差分进化人工鱼群算法(SADE-AFSA)。利用该改进算法结合最优启发式算法来求解本问题。根据仿真实验结果得知,该算法较对比算法表现出了更高的收敛效率和鲁棒性。(2)在具有不同生产速率的同类平行机上,考虑具有可重置恶化效应的带有线性换模时间的不相容工件组调度问题。以最小化最大完工时间为求解目标,建立了该问题的混合整数规划模型,并设计了一个启发式算法用以进行工件及工件组排序。同时,结合变邻域搜索算法改进人工鱼群算法的最优解搜索策略,设计了混合人工鱼群变邻域搜索算法(AFSA-VNS)。仿真实验结果显示,该算法在求解本调度问题中表现出了良好的寻优能力和算法稳定性。