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针对传统Job—Shop数学模型忽略返工及重加工的因素，构建了考虑该情形下的Job-Shop调度数学模型及相应的求解算法。该模型详细分析了返工及重加工的流程，对问题的定义做了进一步推导，模型以总加权拖期最小为目标，并提出一种改进的遗传算法对该模型进行求解。针对该调度情形，对算法中染色体的编码、种群初始化进行改进。种群数据的仿真实验表明，与传统遗传算法相比，改进后的算法在收敛速度、求出的最小总加权拖期方面均优于前者。最后通过对10×10实例调度方案求解及仿真，并与作业车间实际调度结果比较，模型仿真