用途：解决流水车间调度问题（FSP），即所有工件按相同顺序依次经过多台机器，目标是优化完工时间（makespan）、总流程时间或总拖期等指标，适用于装配线生产优化。
主要能力：先做问题评估，明确工件数与机器数、是否为置换流水车间、无等待或阻塞型、加工时间是否确定、是否含准备时间、目标函数与约束（置换约束、无等待、有限缓冲、交货期）以及问题规模。随后给出数学建模（参数、决策变量、目标函数与递推约束），并提供多类求解方法：两机器最优的 Johnson 算法、小规模（n≤12）动态规划枚举、NEH、Palmer、CDS 等经典构造启发式，2-opt 局部搜索，以及遗传算法（含顺序交叉 OX 与交换变异）等元启发式，另含甘特图可视化函数。
使用方式：以加工时间矩阵（n×m）为输入，按规模选择方法——小规模用精确算法，中等规模用启发式，大规模用元启发式；可先构造初始解再用局部搜索或遗传算法改进。代码示例基于 numpy、matplotlib 与 random。
限制：动态规划仅适用于 n≤12；Johnson 算法仅对两机器最优；启发式与元启发式不保证全局最优；资料未提供具体安装命令、收费方式、平台支持或性能基准数据。