在过去几年,虽然制造业信息化发展迅猛,特别是在制造执行系统的发展上取得了很大的成果,但依旧存在待解决的问题,尤其是对处在制造执行系统中枢控制地位的生产调度问题的研究存在一定的局限性。本文以作业车间为出发点,发现早期对柔性作业车间调度问题(FJSP)的研究,往往会因为客观存在的一些困难而忽略在调度过程中可能存在的约束,其中人工因素就是其中之一,然而人工因素实际上是生产系统不可或缺的要素。其次,企业在生产过程中受市场对某些产品的庞大需求量驱使而一味强调生产效率却忽略绿色生产相关因素,会带来高污染、高耗能等一系列环境问题。为了解决以上问题,本文进行了以下研究工作:(1)在传统调度问题的基础上提出双柔性多目标作业车间调度问题(DFJSP),与FJSP相比,DFJSP具有机器和工人双柔性的特点,更符合实际生产的要求。为了解决DFJSP问题,提出了以最小化最大完工时间、最小化人工成本和最优化绿色性能为目标的DFJSP整数规划数学模型,在绿色性能的优化上主要考虑在不同机器和人工选择下对能耗、噪声、切削回收和安全指标影响。(2)根据DFJSP问题特性,提出了一种新型混合遗传算法(NHGA)用以求解DFJSP问题,设计了符合问题特性的三层染色体编码和解码方式,同时设计了可保证解的可行性以及获得高质量的后代种群的交叉算子和利于跳出局部最优解的变异算子,并在集成适应度排序算法的基础上设计了自适应集成适应度排序算法。利用Taguchi实验设计方法(DOE)评估各参数取值对算法结果的影响并获得了NHGA算法的关键参数最佳组合。基于FJSP标准算例设计了一套用于DFJSP的测试算例,NHGA和NSGA-II的比较表明,提出的NHGA在解决DFJSP问题的准确性和效率方面更具优势,特别是对于大型的实验种群优势更加明显。(3)以汽车起重机臂架结构件焊接生产中存在的调度问题为应用对象。在此基础上构建了面向离散生产考虑多种资源约束多类调度目标的调度系统模型,并利用NHGA算法予以解决。最终开发了一套包括系统管理模块、基础数据管理模块、调度管理模块和报表输出模块四大模块的车间调度原型系统,实现了实际车间调度计划制订向智能化的转变,提高了车间资源利用率和生产效率。