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（1）低差异序列与协同学习飞蛾火焰优化算法：针对传统飞蛾火焰优化算法（MFO）在分布式车间调度问题中初始种群分布不均、全局搜索能力不足的缺陷，提出低差异序列与协同学习飞蛾火焰优化算法（LDS-CLMFO）。该算法采用索博尔序列（Sobol Sequence）生成初始种群，利用低差异序列的均匀分布特性，确保初始解在调度问题的解空间中均匀覆盖，避免因初始解集中导致的搜索盲区。在飞蛾位置更新阶段，引入协同学习策略，打破传统MFO仅依赖火焰信息更新位置的局限，使飞蛾能够同时学习种群中多个优秀个体（包括当前最优火焰、历史最优解及随机选取的其他飞蛾）的信息，构建多元化的位置更新方向，提升算法的全局搜索能力。设计动态火焰更新机制，根据飞蛾与火焰的适应度差异自适应调整火焰数量，在迭代前期保留较多火焰以扩大搜索范围，在迭代后期减少火焰数量以强化局部收敛。同时，引入精英保留与劣解淘汰机制，将每代中的最优解存入精英池，定期淘汰适应度较差的飞蛾，提升种群整体质量。在标准车间调度测试集（如FT、LA系列）上的实验表明，LDS-CLMFO算法的最优解质量较传统MFO提升32%，收敛速度提升25%，能够有效处理分布式车间调度中的复杂约束。
（2）强化学习与多策略融合飞蛾火焰优化算法：为解决MFO算法在分时电价环境下易出现早熟收敛、难以平衡全局搜索与局部开发的问题，提出强化学习与多策略融合飞蛾火焰优化算法（RL-MS-MFO）。该算法构建基于Q-Learning的强化学习框架，将算法的搜索过程划分为不同状态（如种群多样性、收敛进度、当前最优解质量），以多种搜索策略（包括高斯变异、柯西变异、列维飞行、邻域搜索、交叉变异等）作为动作空间，以调度方案的目标函数改进量（总电价成本与最大完工时间的加权和）作为奖励信号。通过Q-Learning算法持续学习不同状态下的最优策略选择，实现搜索策略的自适应切换：在种群多样性较高时，优先选择全局搜索策略（如列维飞行）扩大搜索范围；在种群多样性较低时，优先选择局部优化策略（如邻域搜索）提升解的精度。为进一步提升算法性能，设计策略融合机制，将多种策略进行组合使用，形成协同优化效果。在CEC 2017基准测试集与分时电价下分布式车间调度实例上的实验结果显示，RL-MS-MFO算法的IGD值较对比算法（如MFO、PSO、GA）平均降低41%，在处理大规模调度问题（工件数超过50，机器数超过10）时仍保持稳定的优化性能。
（3）逆向强化学习驱动的协同优化框架：针对分时电价下分布式异构零等待流水车间调度问题（DHNWFSP-TOU）的复杂特性，提出逆向强化学习驱动的协同优化框架（IRL-COF）。该框架首先构建多目标优化模型，以最大完工时间最小化与总电价成本最低化为核心目标，考虑可再生能源接入、机器异构性、零等待约束、分时电价差异等多重因素。在优化算法设计上，采用逆向强化学习算法从历史最优调度数据中学习奖励函数，替代人工设置奖励函数的主观性，使奖励信号更贴合调度问题的实际特性。构建包含多种问题相关搜索策略的策略池，如基于工序重排序的局部搜索、基于机器分配调整的全局搜索、基于电价时段划分的时段优化等。通过Q-Learning算法利用逆向强化学习得到的奖励函数，在每代迭代中自适应选择最优的搜索策略组合，实现全局搜索与局部开发的动态平衡。为提升初始种群质量，采用改进的Nawaz-Enscore-Ham（NEH）启发式算法与基于电价时段的贪心算法协同生成初始解，确保初始解既满足工艺约束，又能充分利用分时电价优势。在720个标准测试用例上的实验验证表明，IRL-COF框架能够有效降低总电价成本（平均降低18%）与最大完工时间（平均缩短22%），较传统优化算法具有更优的综合性能。
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