曾艾婧，刘永姜，孟小玲，温海骏，邵延君

（中北大学，太原 030051）

0 引言

武器装备对于战争来说尤为重要，一个国家的军事和社会发展水平均可以通过武器的发展和管理来反映［1］。而武器装备使用一定期限后，就会造成一些零部件的严重损伤，导致武器装备的性能指标有所降低，许多装备都将到寿或被替代，那么就需要对战后武器装备进行回收再制造处理［2］。车间调度是对战后武器装备回收再制造的重要一步，对战损的武器装备进行高效的车间调度不仅可以提高生产设备的利用率，而且可以大大缩短装备的交货期，甚至会影响到军事装备的发展和战斗力的提高等重大军事和经济问题［3］。因此，研究战后武器装备车间调度问题具有重要的现实意义。

GA 方法被认为是解决JSP 问题最有效的进化算法之一，目前许多国内外学者已对使用遗传算法进行车间调度有了一定的研究。M.Kamrul Hasan［4］等人在研究车间调度问题时，对传统的遗传算法进行改善，通过设置一些优先规则，来减少更换装备的时间间隙，提高了算法的性能。鞠录岩［5-6］等人基于非支配排序遗传算法，提出了一种改进非劣前沿分级的方法，并采用了精英保留策略，该方法不但继承了遗传算法全局搜索能力还防止了提早陷入局部最优。叶婉秋［7］等人针对不确定的生产环境，提出了遗传算法与RL 结合的车间调度算法，该算法采用了自适应交叉而获得较优的交叉率，使得算法性能有所提高。……