置换流水车间调度问题通过合理的安排工件在机器上的加工顺序实现最大完工时间的最小化,从而达到提高生产效率和机器利用率的目的。然而,置换流水车间调度问题从本质上讲属于整数规划问题,是一类NP-Hard问题,它的求解方法一直受到研究者的关注。为此,本文以置换流水车间调度问题为研究对象,并采用鲸群算法来求解置换流水车间调度问题。本文的主要工作包括:首先,传统的鲸群算法中搜索猎物行为是通过在解空间中随机选取一个点作为猎物位置,然后执行包围猎物操作。既然猎物位置是随机选择的,则通过包围行为产生的鲸鱼位置也是随机的,因此新产生的鲸鱼就有可能落在鱼群密度较大的区域,而不利于提高算法的全局搜索能力。为了克服上述的问题,本文提出基于拥挤度检测结果来调整鲸鱼位置,从而提高鲸鱼落在鱼群稀疏区域的概率,在一定程度上,平衡鲸群算法的全局开发性和局部勘探性。其次,由于鲸群算法是针对求解连续问题提出的,但实际流水车间调度问题属于整数规划问题。为此,本文采用按鲸鱼位置大小进行排序的整数编码,建立鲸鱼位置与调度可行解之间的一一对应关系,将改进鲸鱼算法应用到求解置换流水车间调度问题。再次,为了进一步提高鲸群算法解决整数规划问题的能力,本文改进鲸群算法中搜索猎物的策略,提出采用适应于整数规划的局部搜索策略(互换法、插入法和逆序法)生成鲸鱼位置,并采用基于拥挤度的选择策略选择鲸鱼,在一定程度上提高鲸群的多样性,改善鲸群算法的全局搜索能力。最后,为了验证本文所提出算法的有效性,将算法应用到求解不同规模的Taillard类和car类标准调度问题中,仿真结果证明了本文算法的有效性。