二十一世纪以来,经济全球化不断加快,随之制造业水平也突飞猛进,前三次的工业革命的主导国家都进入到稳中有升时代。2013年德国首先提出了“第四代工业-Industry4.0”战略规划,德国制造也一直在世界前列,此次“工业4.0”的提出也是为了保证其在世界制造行业的领头羊地位,德国“工业4.0”的提出将会对世界工业水平造成一定的冲击。我国借鉴德国提出的“工业4.0”,分析了我国制造业的现状,提出了“中国制造2025”计划,随着第四次工业革命的到来,本次工业革命的主题就是--智能制造,也是工业革命当之无愧的核心,是满足二十一世纪新时代的第四代制造系统。本文研究的落脚点是对智能制造下的流程工业的制造过程中的各个车间在生产过程中合理的协调机制,如何对资源的实现合理配置,实现节能减排,达到绿色生产高效率生产。本文针对流程工业的特点,利用Agent的特性,分析了多Agent技术和流程工业制造过程的分布式结构,结合多智能体的体系结构,设计了基于MAS系统的分层分布式的制造过程优化模型。在算法应用方面,比较了粒子群算法和量子行为粒子群算法的特点,通过单峰函数和多峰函数验证了量子行为粒子群算法在收敛速度和全局最优以及运行时间的优势。在对复杂问题进行求解过程中,建立了多目标优化的数学模型,定义了本文的整体目标函数,以及整体目标函数下的四个子目标函数,根据某玻璃纤维行业提供的模型和数据,建立了完整地仿真系统,最后通过量子行为粒子群算法和多智能体系统的混合编程,对玻璃纤维实际数据进行处理,通过实验对比,验证了模型的合理性。