为了满足客户满意度,有效降低库存,提高企业利润,研究最小化总完工时间的批调度问题对于制造业、纺织业、物流业等行业具有重要的理论意义与应用价值。本文基于已有关于最小化总加权完工时间批调度研究,拓展研究考虑工件尺寸和加工时间均不同的新问题。本文首先分析了问题特征,构建问题的混合整数规划模型,证明问题的复杂性是NP难后,给出了该问题的一个下界求解算法,为了求解本文研究的问题,本文分别提出了一个启发式算法和运用两种不同信息素策略的基于蚁群优化算法的元启发式算法。为了提高蚁群算法的性能,本文分别定义了单信息素和双信息素两种信息素策略。为了保证信息素对蚁群的有效指导,不同于以往研究中将信息素影响因子设置为固定值,本文设计了一种动态信息素影响机制,使得信息素的影响因子随迭代次数动态变化。此外,本文基于对问题的分析,设计了两种启发式信息共同指引蚂蚁搜索解。最后,在算法中引入面向问题的局部优化策略,对构建所得解的结构进行适当调整,以进一步提高解的质量。为了对所提算法的有效性进行验证,本文设计了一系列仿真实验,将提出的算法与求解相关问题的算法进行对比,并对各算法得到的结果进行了威尔科克森符号秩检验。仿真实验及统计实验的结果表明,本文所提算法求得的解的质量优于其他比较算法。