多代理调度是拥有独立工件集的代理根据各自优化目标竞争使用共享资源，带有学习效应和退化工件的多代理单机调度是近几年新出现的研究问题，但由于多代理下的工件交替加工而导致学习的遗忘效应是尚未研究的新问题。本文研究带有学习遗忘效应和退化工件的双代理单机调度方法，具有重要的理论意义和应用前景。　　分析具有学习遗忘效应和退化工件的双代理单机调度问题的特点，提出基于工件加工时间和的具有学习遗忘和退化工件的模型;分别建立基于工件实际加工时间总和与中断时间相关函数、基于工件实际加工时间总和增函数的两个代理模型。考虑在第二个代理所有工件都没有延迟时第一个代理所有工件加权完工时间和最小的优化目标，提出包含第二个代理工件集调度、第一个代理工件集调度、提高解等三阶段的启发式算法结构;基于WSPT、SPT、EDD等规则构造出四种启发式策略。提出面向所考虑问题的分支限界算法，以四种启发式算法得到的最好结果初始解，基于推导的动态下界确定方法，实现搜索树的有效剪枝。　　通过大量实例对所提出启发式算法和分支限界算法进行性能比较;实验分析出学习因子、退化因子和遗忘因子间的关系。实验结果表明，对所有实例基于WSPT的启发式算法性能最优。