作业车间调度作为指导生产作业的关键环节在制造企业管理中发挥了重要作用,科学合理的调度能够充分利用生产资源、提高生产能力为企业带来更大的效益。模糊作业车间调度问题(Fuzzy job shop scheduling problem,FJSSP)是在作业车间调度问题的基础上引入了模糊条件而提出的,更加贴切实际生产情况。本文主要针对带模糊加工时间的FJSSP进行研究,通过三角模糊数来表示作业加工时长,对模糊作业车间调度问题进行数学建模,并提出求解方式。本文所做的主要工作内容如下:首先提出利用混沌乌鸦搜索算法求解FJSSP,采用基于工序的编码策略对FJSSP的解进行编码和逆向解码,同时设计了一种修补方式以使算法在运算过程中新计算出来的解满足编码规则和约束条件。其次,由于考虑到混沌乌鸦搜索算法是通过乌鸦个体靠近乌鸦群中其它个体搜索到的最优解进行搜索的,搜索方式过于单一,所以,为增强个体对目标的邻域搜索能力,本文引入了一种变异算子以丰富个体的搜索行为。为增强算法的搜索效率,让个体能够更多地靠近群体中优质解的位置,同时又保证种群多样性避免过早陷入局部最优解,本文提出基于余弦相似度的多样最优目标集来让最优个体作为目标引导搜索,同时让群体中相似度较低的个体来保证种群信息的多样。最后在8个典型的算例上进行了测试与对比,验证了所提算法具有良好的求解质量、求解速度和稳定性,也证明了所做的改进有效地提高了算法的搜索能力和收敛能力。由于FJSSP的解空间大且复杂,特别是求解较大规模的FJSSP时,混沌乌鸦搜索算法的搜索策略显得单一乏力,为进一步提高算法的搜索能力,本文在调度问题的甘特图模型基础上进行分析,提出了一种基于机器空闲缩小的搜索方法,同时设计了一种适用于该方法的编码模型以及与基于工序的编码方式相互转换的方法,然后将该方法融合到混沌乌鸦搜索算法中组成具有混合搜索策略的新混沌乌鸦搜索算法。最后选取了5个典型实例进行了测试和对比,验证了所提算法在求解质量和稳定性方面有了一定的提升。