机械加工的“个性化定制”和“多品种小批量生产”需求与日俱增,生产的高度灵活性和设备维护的必要性给调度工作带来了巨大挑战,实际生产伴随的恶化效应使得调度问题更加复杂。因此,基于合适的维护策略,运用优化理论实现生产与维护的协同管理,对机加工企业降低运营成本、提高经济效益有重要意义。论文以单机环境为研究基础,对周期维护策略和状态维护策略下考虑工时恶化效应的生产调度问题进行了研究,总结了不同维护策略下的调度规律。基于单机分析结果,对考虑柔性周期维护与分段线性恶化的异速并行机调度问题建立模型并引入算法进行求解。论文主要工作如下:(1)分析了机械加工生产过程中的维护策略和恶化效应的影响因素。考虑加工过程存在的设备性能衰退,利用分段线性函数对工时恶化进行描述,从集成优化的角度出发,对考虑维护活动的生产调度问题进行了目标分析。(2)研究了周期维护策略下考虑恶化效应的单机调度问题。基于固定周期维护和柔性周期维护,分别建立调度模型。通过调参分析,确定了周期维护策略的关键和非关键因素,实现了维护策略的优劣对比。计算表明:柔性周期维护没有批次空闲,且能抵消恶化惩罚时间,较固定周期维护有显著优势。(3)研究了状态维护策略下考虑恶化效应的单机调度问题。基于连续故障检测和离散故障检测,引入失效率函数建立模型。通过调参分析,确定了参数对成本的影响。计算表明:离散检测易出现过维护或欠维护的情况,两策略“归一化”能得到较好结果,但不能柔性抵消恶化惩罚时间,目标成本不一定总是最小。(4)研究了考虑柔性周期维护与分段线性恶化的不相关异速并行机调度问题。分别利用装箱思想和位置转化思想构建了基于批次和基于位置的混合整数规划模型,通过参数对比证明了基于批次模型的优势。以遗传算法(Genetic Algorithm,GA)为主体框架,设计了基于改进启发式的GA-TEI和GA-CRI,数值实验证明:GA-CRI是求解该类并行机调度问题的有效算法。