摘要： 针对生产过程对环境的巨大影响，提出一种基于贝叶斯统计的混合分布估计算法(Hybrid Bayesian-Statistical-Based Estimation of Distribution Algorithm, HBEDA)求解带交货期的多目标可重入作业车间绿色调度问题(Multi-objective Re-entrant Job Shop Green Scheduling Problem with Due Date, MRJSGSP_DD)，实现对最大延迟(Maximum Tardiness, MT)和总能量消耗(Total Energy Consumption, TEC)的最小化。首先，在算法初始化阶段，产生一组随机种群，保证种群的随机性和多样性，并构造出非支配解集。其次，引入基于贝叶斯统计的混合分布估计算法构造概率模型，该模型能够学习到工件之间序的关系，增强了算法的全局搜索能力。最后，利用该问题的特性，设计了一种增强型的局部搜索的方法。仿真实验和算法对比验证了该算法的有效性。
