本文所研究的细菌觅食优化算法(Bacteria Foraging Optimization, BFO)是一种最近提出的进化计算方法,其在生物学上的理论基础是人类肠道中的大肠杆菌在觅食的过程中所体现出来的智能行为。本文作者通过对细菌觅食算法的深入分析,对该算法中的主要操作——趋向性操作和迁移操作,分别提出了改进的方案,并将改进后的算法应用于车间调度问题的解决上,以验证改进的算法的有效性。改进的方法可简要叙述为:对于趋向性操作提出了两种新的搜索方法,分别称为基于个体的搜索和基于群体的搜索。基于个体的搜索是指个体根据自身在搜索过程中所积累下来的历史信息进行下一步的搜索,基于群体的搜索,是指群体中的个体之间互相交流信息,从而达到提高整个群体的适应度的目的。而对于迁移操作则提出了智能生成新个体的策略,该策略的主要思想是尽量使耗时较长的工序先进行加工。将改进后的细菌觅食优化算法应用于车间调度问题,实验结果表明改进的算法对车间调度问题的求解结果优于标准的细菌觅食优化算法,并且部分测试问题找到了目前的最优解。