车间调度问题作为制造系统优化的核心问题之一,一直受到人们的广泛关注。开放车间调度问题是生产调度问题中一个非常重要的课题,是学术上熟知的困难度极高的组合最优化问题。因而,在应用领域也受到人们的广泛关注。在实际的工业环境中,加工一个工作之前往往要做一些准备。通常,所做准备的时间长短取决于两个连续工作之间的顺序。这种情况下,所做的准备叫做顺序决定的准备。本文是利用分枝界限法以最小化制造期为优化目标,求解顺序决定准备时间的开放车间调度问题。调度问题在求最优解时,往往利用分枝界限法作为求解方法。但是求最优解时,因为求解过程非常复杂而且耗时多,所以在实际中的应用并不十分广泛,特别是当前,各类智能优化算法几乎成为调度算法的主流。然而,由于多数智能优化算法为随机优化算法,不能总是保证算法在每一次运行中解的质量,而且,算法运行过程中对于各类参数的选择、算法结束的条件等问题也难以得到一般化的规律。因此,研究分枝界限法等传统最优化方法依然有其重要的意义和价值。在分枝界限法中,设计良好的上限值和下限值是获得最优解的关键。因为上限值和下限值的品质越好,就可以删除很多无用的分枝节点,进而加快求解的速度。本文提出几个上下限值算法,可得到相当优的解,但尚无一个良好的删除法则,故而仍然要浪费很多时间在无用的分枝节点上。通过实例验证比较了几个上限值算法的优劣,但实际应用中主要依赖于数据。最后,给出了未来的几点研究方向。