可重构制造系统（RMS）是一种能够迅速切换系统构形,调整功能与产能,以响应批量定制化产品生产需求的模块化制造系统。RMS应用的典型问题是在上一周期的构形和下一周期的生产需求已知的条件下,设计下一周期的构形。当混流生产多种产品时RMS的工艺路线、构形设计和调度这三个问题紧密耦合,将三者集成优化,是提高RMS运作效益的关键,然而目前鲜有相关优化方法。考虑到生产实际中加工时间的不确定性,本文面向多零件混流生产的RMS进行工艺路线、构形和调度的集成鲁棒优化开展研究。主要研究工作及成果如下:（1）建立了RMS单零件流水线工艺路线与构形设计集成鲁棒优化的数学模型。采用基于离散情景概率的方式描述不确定的加工时间,在初始建立的混合整数非线性规划模型的基础之上,分别对二次项、Max函数和绝对值函数进行线性化,最终构造出混合整数线性模型。并设计了相关案例,用LINGO求解器获取全局最优解,验证了所建模型的正确性。（2）建立了RMS多零件工艺路线、构形设计与调度的集成鲁棒优化数学模型。采用循环批调度的方式,增加了每个工作站上的调度和批量的大小作为决策变量。通过引入中间变量递推出每个产品的完工时间,最终构造出RMS多产品的数学模型。（3）设计了求解单产品流水线集成鲁棒优化问题的的面向可行工序序列的粒子群算法。通过设计多片段交叉算子保证粒子始终为可行解,同时通过嵌入变异算子,增强算法的搜索广度。将粒子群算法的最佳解和LINGO得到的最优解对比,证明了所设计算法在小规模问题上的有效性。为了进一步验证所设计算法的优势,与遗传算法进行了计算实验对比,结果表明所设计算法在求解质量上优于遗传算法。（4）设计了求解多产品混流线集成鲁棒优化问题的粒子群算法。根据RMS多产品混流生产的特点分别对工艺路线、构形资源和调度三部分进行了编码,并对每一个部分设计了独立的进化机制,以保证每个粒子的可行性。以单零件案例为基础设计了混流生产多产品RMS的案例,验证了算法的可行性。最后,融合前述智能优化算法开发了原型软件系统。采用面向对象的程序设计方法,基于Windows平台,运用MFC框架,将本文中所设计的算法进行了集成。该软件提供了自主选择问题类型、算法类型、设置算法参数和实时显示迭代结果等功能。