为方便后续研究，将相关变量的定义汇总在表 5-1 中。
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第 6 章 总结与展望
6.1 总结
作业车间调度问题（JSP）特别是柔性作业车间调度问题（FJSP）既是制造领域研究的热点问题，也是企业生产管理的核心问题，属于组合优化问题范畴，已被证明是 NP-hard 问题。精确方法虽然能求解出问题的最优解，但却有求解规模限制，还要花费大量的时间，不能满足现代制造企业的调度要求，而近似算法能在较短的时间内找到问题的近似解，被大量学者广泛研究，其中智能算法容易实现、计算速度快、计算量小、鲁棒性强、自我学习能力优越，成为解决 JSP 和 FJSP 的重要手段。
郊狼优化算法（COA）是新的智能算法，寻优结构新颖，求解精度高，收敛速度快，应用前景良好，具有良好的研究价值，所以本文使用该算法求解 JSP 以及 FJSP，丰富作业车间调度理论的研究基础。
首先对 JSP 的求解方法进行了简要的梳理，对问题进行了详细描述，并对其研究现状进行了总结。
对 COA 进行介绍，并采用基于贪婪的逐维评价策略对其进行改进，提出的逐维改进的郊狼优化算法（DDICOA）的求解精度高、收敛速度快、跳出局部最优的能力强、算法稳定，总体性能良好，改进十分有效，也说明了基于贪婪的逐维评价策略的有效性；使用 DDICOA 求解了焊接梁设计问题，优化结果良好。
为实现 COA 对离散问题 JSP 的求解，对 COA 进行了求解离散问题的改进设计（ICOA），采用基于工序的编码方式（OS）使用郊狼的社会因子来表示调度方案，并采用主动调度的方法将郊狼社会因子转换为可行的调度方案。ICOA 使用 Matlab R2014a实现编程，采用最常用的最大完工时间最小为优化指标，对 MT06、MT10 和 MT20 这三个调度问题进行求解，得到了不错的调度结果。
参考文献（略）
