随着经济全球化经济不断发展，制造业也逐步全球化，制造企业正面临前所未有的竞争。在此背景下，为了提高企业竞争能力，需要从传统单一工厂生产模式向多工厂生产模式进行转换。企业可以综合利用分布在不同地方的工厂，从而提高生产效率、提高生产稳定性、降低成本、提高企业竞争力。近年来，随着云计算、物联网、大数据等新兴技术的快速发展，云智造逐步兴起。在云智造背景下，分布在不同地方的工厂将自身的生产情况、订单情况等挂在云端，有助于需求企业选择相应的工厂，将进一步促进分布式制造的发展。分布式混合流水车间调度问题是分布式调度问题中比较复杂的一种，针对其最小化最大完工时间目标的求解是一类NP-Hard问题，极具挑战性。孟磊磊博士等针对该问题提出了三种混合整数规划模型和一种约束规划模型，刷新了该问题多个benchmark实例的当前最好解，研究成果“Novel MILP and CP Models for Distributed Hybrid Flowshop Scheduling Problem with Sequence-Dependent Setup Times，Swarm and Evolutionary Computation,2022,71: 101058”发表于国际知名期刊《Swarm and Evolutionary Computation》（中科院1区Top，影响因子为10），入选2023年9月ESI高被引论文，并于近日被全球工程领域著名机构Advances in Engineering（AIE）遴选为关键科学文章进行专题报道。

　　孟磊磊博士为第一作者，我校高开周、张彪、桑红燕为合作作者。聊城大学为第一单位，华中科技大学、澳门科技大学、暨南大学为合作单位。该研究得到国家自然科学基金、山东省自然科学基金、聊城大学博士启动基金等项目资助。

　　Advances in Engineering（AIE）于2005年在加拿大成立，其主要目的是及时快速地报道工程领域的重要科学研究成果和创新技术，被AIE报道的论文需要具有特殊的科学重要性并能够被广大的科学读者所理解。AIE每周会在全球范围内由国际专家顾问组选出不到20篇的优秀论文进行特别报道，方向包括通用工程、化学工程、电子、机械、土木以及纳米、材料、生物医学工程，遴选论文条件苛刻，中选率为以上领域发表论文总数的1‰。AIE拥有广泛的读者群，每月的阅读量高达85万次，用于跟踪全球最新突破性科技进展。

　　AIE报道链接：https://advanceseng.com/milp-cp-modeling-distributed-hybrid-flow-shop-scheduling/

　　相关文章连接：https://doi.org/10.1016/j.swevo.2022.101058

（审核 贾保先）