摘要
柔性作业车间调度问题(FlexibleJobShopSchedulingProblem,FJSP)是一种复杂的组合优化问题，在现代制造业中具有广泛的应用。
人工蜂群算法(ArtificialBeeColonyAlgorithm,ABC)作为一种新兴的群体智能优化算法，近年来在求解FJSP方面展现出巨大潜力。
本文首先介绍了FJSP和ABC的基本概念，然后对国内外学者在FJSP和基于ABC的FJSP求解方法等方面的研究现状进行了综述，重点分析了各种改进ABC算法的优缺点，最后对FJSP未来研究方向进行了展望。
关键词：柔性作业车间调度；人工蜂群算法；智能优化算法；文献综述
#1.1柔性作业车间调度问题
柔性作业车间调度问题(FJSP)是传统作业车间调度问题(JobShopSchedulingProblem,JSP)的一种扩展，它允许工件在具有相同功能的多台机器上进行加工，赋予了车间更高的生产灵活性。
FJSP的目标是在满足各种约束条件的情况下，找到最佳的加工路线和加工顺序，以优化一个或多个目标函数，例如：
最小化makespan(最大完工时间)：这是FJSP最常见的优化目标，它表示所有工件完成加工所需的最短时间。
最小化总加权完工时间：该目标考虑了不同工件的重要程度，通过最小化所有工件的加权完工时间之和来提高生产效率。
最小化最大延迟时间：该目标关注的是工件的交货日期，通过最小化最大延迟时间来提高客户满意度。
FJSP的约束条件通常包括：
机器约束：每个工序只能在一台机器上加工，每台机器在同一时间只能加工一个工序。
工序顺序约束：每个工件的工序必须按照预先定义的顺序进行加工。
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