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约束满足问题与调度问题在实际生产生活有大量的应用，它们的求解技术是人们研究的重点。本文主要针对离散粒子群算法求解约束满足问题和调度问题作了研究。主要工作包括：提出了取整粒子群算法组合局部搜索求解约束满足问题；改进了Schoofs的离散粒子群算法，指出该算法的位置更新实际上是一个启发式选择公式，之后我们扩展了该公式，并且组合模拟退火算法用于求解约束满足问题；提出了一个基于值序选择的离散粒子群算法；提出把静态变量序作为静态权重提高离散粒子群算法的效率；提出了离散粒子群算法组合环割集算法求解稀疏约束满足问题；提出了基于AllDifferent约束的置换离散粒子群算法，并且组合模拟退火算法后用于求解单机调度和Open-shop问题；最后我们提出了一个通用的离散粒子群算法，并且成功求解了分布式系统中的任务分配问题。对我们的这些算法，用公开的测试数据集进行测试，实验表明，我们提出的这些算法运行结果良好。