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回收品质量、数量以及拆卸过程中的不确定性因素使再制造生产调度问题更加复杂。针对工件加工路径的可变性特点,建立了再制造生产中的job-shop调度模型,提出了一种基于可变长工序编码方法的改进遗传算法,设计了异常染色体的识别和重构方法,以及相应的遗传算子。在参数矩阵的指导下,该算法可以实现随机工序数目和随机工序顺序情况下再制造生产调度问题的优化求解。仿真实验证明了该算法的有效性和可行性。