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本发明公开了一种基于基于动态邻域和全面学习的离散统一粒子群算法的机械零件加工流水线调度方法，该方法包括如下步骤：读入机械零件加工的操作时间；种群初始化；计算每个粒子的适应值并排序；更新粒子邻域内最优位置，个体最优位置，全局最优位置，学习项；基于动态邻域和全面学习的离散统一粒子群优化的全局搜索；基于精英学习策略的局部搜索；每隔一定次数对种群重新分组；全局最优解更新停滞时重组学习项。本发明提供的方法，改进了基于动态邻域和全面学习的统一粒子群优化在生产调度领域的局限性，克服了标准粒子群优化对参数过于依赖以及容易陷入局部最优的缺陷，具有搜索精度高、收敛速度快等特点。且该方法适用范围较广，可推广到制造业和流程工业等生产加工领域。

1）本发明方法应用于机械零件加工流水线调度，相较于其他算法，该算法能够在更短的时间内得到更优的调度方案，且操作简洁方便。该方法原理适用范围较广，可推广到制造业和流程工业等生产加工领域。 2）通过本发明提供的方法，改进了基于动态邻域和全面学习的统一粒子群优化在生产调度领域的局限性，克服了标准粒子群优化对参数过于依赖以及容易陷入局部最优的缺陷，具有搜索精度高、收敛速度快等特点。

浙江大学机器人研究院（以下简称“研究院）是为了贯彻落实浙江省委省政府关于推进工业转型升级的战略部署，在余姚市的大力推动下，于2017年由浙江大学和余姚市合作共建的新型研发机构。 研究院面向科技前沿、面向经济发展主战场，将机器人、智能装备研发及产业化作为主要突破方向；立足余姚、服务浙江、面向全国。以“合作、创新、智能、引领”为理念，以体制机制创新为抓手，以科技研发、成果转化和人才培育为核心，着力构建技术-人才-产业深度融合的创新创业生态；努力建成为国内一流的机器人领域政、产、学、研、用深度融通的新高地。