为实现可持续发展,我国积极推广装配式建筑,但现阶段装配式建筑预制构件的生产管理效率低,缺乏科学有效的指导,在预制构件生产过程中普遍存在生产调度不合理、生产效率低等问题,这不仅增加了预制构件生产成本,同时限制着装配式建筑的发展。所以,在预制构件生产中,实现科学有效的管理,制定合理的预制构件生产计划对进一步发展装配式建筑具有重要意义。本文首先在分析装配式建筑预制构件生产流程及工序特点的基础上,建立了预制构件生产调度模型,考虑到生产过程中工人学习对加工时间的影响,在调度模型中引入了学习效应。为更加贴合生产实际,基于生产过程中生产调度与设备维护相互影响的关系,考虑设备维护的限制,以最小化总完工时间、最小化总惩罚成本和最小化总维护成本为优化目标,构建了预制构件生产调度与设备预防性维护联合优化模型,以综合决策与优化预制构件生产调度序列与预防性维护决策序列。然后,针对构建的联合优化模型,结合模型特点,改进并设计了一种多目标骨干粒子群优化算法(BB-MOPSO)以求解模型。基于骨干粒子群算法框架,采取基于ROV规则的整数编码方式,拥挤距离-锦标赛选择机制,引入了时变高斯变异算子提高种群多样性。通过利用多目标测试函数进行实验测试,将其与目前广泛应用于多目标优化求解的NSGA-Ⅱ(快速非支配排序遗传算法)进行结果对比,对比结果表明,所提算法求解性能更优。最后,将模型及算法应用于陕西省X公司的实际生产案例,运用MATLAB软件编程进行模拟仿真。与独立决策模型下决策结果进行对比,结果表明,运用本文联合优化模型可求得更优的解,且在总维护成本上优化效果最佳,优化率达20.77%。由此证明了本文模型可为决策者提供更满意的生产方案,验证了模型的合理性和有效性。为验证本文算法的可行性和有效性,将所提算法求解结果与NSGA-Ⅱ求解结果进行对比,通过在5种性能评价指标与迭代过程的多方面比较,验证了本文算法在收敛性、搜索能力和非支配解集分布性上的优异性。本文的研究为装配式预制构件生产企业制定生产调度和设备预防性维护计划提供了新的方法和思路,同时为解决实际的多目标优化问题提供了新的求解方法。