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提出一种算法融合策略，解决单一算法求解模糊JobShop调度问题存在的不足，提高这类问题的求解质量．算法融合策略中，采用遗传算法和蚁群算法进行并行搜索；根据模糊JobShop调度问题解的特征，提出基于关键工序的邻域选择方法，并将基于这种邻域选择方法的禁忌搜索算法作为局部搜索算法，加强了遗传算法和蚁群算法的局部搜索能力．采用算法融合策略的混合优化算法对以13个难的benchmarks问题经模糊化得到实例进行求解，在较短的时间内，得到的平均满意度较并行遗传算法（PGA）提高5．24％、较TSAB算法提高8．4