作业车间调度问题是一个经典的NP-Hard类问题，自上世纪50年代开始，该类调度问题越来越广泛地引起研究者的兴趣。该问题的精确求解算法能够保证找到问题的最优解，但是需要指数级的计算时间，因此以启发式算法以及元启发式算法为基础的近似求解算法逐渐成为研究的热点并取得了一些突破性的成果。贪心类的启发式算法在求解作业车间调度问题时具有较快的计算速度，典型的算法包括优先指派算法、贪心插入算法（INSA）等等。快速启发式算法PD-INSA将优先指派算法与INSA算法的特点结合起来，该算法与INSA算法相比能够求得具有更好优度的解。贪心类的算法在求解较为复杂的作业车间调度问题时得到的解的优度仍然有很大的提升空间，该类算法目前常被用来生成初始解，再使用其他更高级的算法寻找最优解或近优解。禁忌搜索算法是一种有效的求解组合优化问题的元启发式算法。尽管如此，在求解复杂的作业车间调度问题时，禁忌搜索算法仍然会陷入局部最优解。r-TSAHB算法使用一种全新的跳坑策略来逃离局部最优解，并使用TSAB算法的邻域函数搜索问题解的空间。该算法在一定程度上改进了TSAB算法的结果。单一元启发式算法的求解能力有限，结合不同元启发式算法特点的混合式算法逐渐成为研究的热点。迭代禁忌搜索算法是一种混合式算法，该算法结合了迭代局部搜索算法以及禁忌搜索算法各自的特点。使用该算法求解作业车间调度问题时能够取得一些良好的效果。