近日，机电汽车工程学院牟健慧博士团队论文《An effective hybrid collaborative algorithm for energy-efficientdistributed permutation flow-shop inverse scheduling》被期刊《Future Generation Computer Systems》(简称FGCS)，（中科院分区（新版）TOP一区，影响因子：7.187）正式接收。机电学院牟健慧教授为第一作者，烟台大学机电汽车工程学院为第一作者单位。

分布式调度是制造系统领域的前沿研究,而不确定调度问题的研究更具现实意义。将逆优化理论与方法引入车间调度领域，探讨近年来车间调度领域出现的一种新方法“逆调度”。首次针对不确定分布式置换流水线调度问题,建立了基于能耗的分布式流水车间逆调度问题模型。为了有效地解决这一问题，设计了一种具有协同搜索方案的混合协同算法，改进了启发式方法和随机方法对种群进行初始化，为了平衡算法的全局探索能力和局部发展能力，提出了一种基于学习机制的双种群协同搜索链，在此基础上，提出了一种基于切换机制的双模局部搜索算法。基于大量算例的仿真结果与统计对比表明所提算法能更有效求解分布式流水线逆调度问题。

近年来牟健慧博士团队已在智能制造、智能优化、车间调度等方向上发表了一系列研究成果，相关工作发表在IEEETransactions、IJPR,FGCS等国际重要学术期刊上。

论文信息：

Jianhui Mou, Peiyong Duan, Liang Gao, Xinhua Liu, Junqing Li. An effective hybrid collaborative algorithm for energy-efficient distributed permutation flow-shop inverse scheduling.Future Generation Computer Systems,128（2022），521-537.https://doi.org/10.1016/j.future.2021.10.003