生产调度问题是一类常见的组合优化问题，在实际的生产中具有广泛的应用。高效的调度方案可以提高生产设备利用率、降低成本，增加企业的利润。批调度问题是生产调度问题的一个分支，在半导体生产以及网络通信等领域都具有重要的研究价值。批调度问题中的批处理机指的是在同一时间能够加工多个工件的机器。将批调度问题与流水车间问题相结合，可以组成更为复杂的流水车间批调度问题。本文研究差异工件两阶段流水车间批调度问题，目标函数是最小化加工时间跨度。其中待加工工件具有不同的尺寸，批的加工时间等于批中工件加工时间的最大值，批中的工件尺寸之和不超过机器容量限制。目前对相同问题进行研究的文献还很少。　　 本文首先对生产调度问题的概念、分类、三参数表示法和求解方法进行了简单介绍，同时对两阶段流水车间批调度问题进行重点描述并做了文献回顾。　　 其次对批调度问题的常用近似算法进行了回顾，包括基于简单启发式规则的算法和元启发式算法。分为单机批调度问题和两阶段流水车间批调度问题两个部分描述。　　 接着，本文对两阶段流水车间批调度问题的蚁群优化算法求解过程进行了设计。蚁群优化算法采用基于批序列的编码方式；基于批中工件在每阶段的加工时间相似程度(标准差衡量)，提出一个能够提高批中工件加工时间相似水平的启发式信息；同时针对问题的特性设计了信息素的更新方式并引入基于工件交换策略的局部优化算法来提高算法性能。另外，为了减少蚁群算法的求解运行时间，设计了多态蚁群算法在本文问题中的应用以降低解空间的搜索规模。仿真结果表明，与以往文献中的算法相比，蚁群算法具有较好的求解性能，尤其是在工件规模比较大的情况下；多态蚁群算法也具有很好的求解性能，尤其是在工件尺寸比较小的情况下。　　 最后对本文的研究内容进行了总结并展望了问题的进一步研究方向。