调度问题在实际生产环境中运用广泛,随着我国制造业近年的迅猛发展,制造业生产环境趋于多样化和复杂化,从生产实际中抽象出来的批调度问题也越来越复杂。本文研究了差异容量平行机环境下,带有不同权值、不同加工时间和不同尺寸工件的批调度问题。差异机器容量的平行机批调度问题,是从相同机器容量的批调度问题扩展而来。于求解相同量批调度问题的方法不能直接用于求解差异容量批调度问题,设计高效的算法求解NP难的差异机器容量批调度问题显得尤为重要。本文通过分析差异容量平行批处理机环境下,最小化总加权完工时间问题的特征,提出一种新的蚁群优化算法进行问题求解。首先,算法中设计了两个信息素及两种不同的启发式信息,共同引导蚂蚁进行搜索,并采用两个不同的候选列表来逐级减小蚂蚁的搜索空间。其次,算法中引入基于工件位置调整的局部优化策略来进一步提高解的质量。最后,本文通过仿真实验验证了所提算法的性能。一方面,本文所提算法与其他三种算法进行对比实验。实验结果表明,本文提出的双信息素蚁群优化算法BPACO所得解的质量优于其它比较算法,而且随着工件数量的增加,BPACO算法的优势更加明显。另一方面,BPACO算法与单信息素蚁群优化算法的对比结果表明,本文所提算法在解决本文所研究的问题上具有明显优势。