本论文针对混合生产形态(加工+装配)下的作业车间,以机械制造业中多品种小批量生产为主的混流装配线企业或作业式装配企业为研究背景,对其生产过程中在制品偏多、装配经常出现缺件的管理现状,从车间生产调度出发平衡管理层对经济效益的追求和生产管理部门对生产效率的要求。对于混合生产形态下的作业车间调度技术研究,传统的生产调度研究多数是针对独立的加工阶段或装配阶段的研究,忽视了加工作业和装配作业的内在并行性。本论文以大连机车车辆股份有限公司机二车间为背景,主要研究混合生产形态下的多订单调度问题和多目标调度问题,对加工阶段和装配阶段实行综合车间调度。本论文可为混合生产形态下的作业车间管理提供科学依据,其研究成果可用于企业信息化建设中,为企业决策提供有力的生产计划数据,指导车间生产工作和产品销售工作,具有广泛的应用价值。本论文的主要研究工作包括：(1)首先阐述了论文的研究背景及研究意义,在国内外混合生产形态下调度技术研究现状的基础上,总结了混合生产形态下的作业车间调度特点,分析了“加工+装配”生产的特点及其之间的冲突性,归纳了调度研究中待解决的问题。(2)针对混合生产形态下的多订单调度问题,在不同交货期的前提下,以加权订单完成最大化为调度目标,采用整数规划模型对混合生产形态下的多订单作业车间调度问题进行建模,给出了混合生产形态下一般作业车间中多订单调度相关的资源约束条件。(3)针对混合生产形态下的多目标调度问题,全面考虑与车间组织生产相关的各种构成要素,例如设备利用率、工件作业完成时间、各工序前准备时间、工序间搬运时间、存储成本、人工成本等,确定影响作业计划的各种因素,对各代价指标进行多目标调度建模。(4)传统的调度方法难以从综合调度角度求解混合生产形态下作业调度问题,本文提出了求解多订单调度问题的基于遗传算法和蚁群算法的两种综合调度算法框架。前者首先设计了新的遗传算法编码方式在算法编码时唯一确定一个装配体在产品结构中的位置,并提出了基于订单的多父辈交叉算子和基于订单权重的变异算子保证订单完成最大化；后者设计了递进式蚂蚁窗口结构以正确表述装配约束,通过一种基于订单的信息素更新策略来根据订单的完成情况合理更新路径信息素；本文采用国际标准算例构造测试数据对算法框架进行测试,证实了算法框架的有效性,并总结了两种算法框架求解该问题的特点及适用范围。(5)提出了一种基于遗传算法的多目标调度算法框架以求解混合生产形态下多目标调度问题,该框架采用多订单综合调度算法框架中提出的编码方式对问题进行编码,以成本最小和调度时间最短为调度目标,在调度任务确定和集约生产计算后,采用Pareto解集求解调度计划。通过某机车厂生产数据仿真,算法框架代入基本遗传算法,证明该算法是有效的。(6)基于基本调度方法的研究,提出了‘种面向作业车间的非均匀蚁群算法和一种改进的多种群遗传算法。实验表明,前者在求解调度问题时提高了蚁群的收敛速度,后者改善了算法易早熟的缺点。本论文研究表明,可以有效解决混合生产形态下作业车间中的多订单调度和多目标调度问题,其研究成果可以使加工与装配作业并行工作,减少在制品数量,并解决装配缺件问题,并可以有效减少车间在制品数量,减低生产成本。以上研究可在一定程度上丰富混合生产形态下的车间调度理论。