车间调度问题是生产管理领域研究的热点之一，其融合了各学科的知识，包括管理科学、运筹学等学科知识。车间调度问题是一个NP难问题，企业如何设置满足客户需求的生产路线，同时使生产成本最低，成为企业亟待解决的问题。随着互联网技术的发展，生产调度方式也在潜移默化改变着，柔性车间调度逐渐成为研究的热门。至今，学者们仍将最小完工时间作为作业车间调度问题最主要的指标，通常情况下，通过“早完成、早入库”以保证客户的交货时间点要求，这将导致库存积压等情况。但是如果工件未按时完成，会扰乱整个交易流程，客户将产生不满意情绪。因此在生产调度过程中，以交货期为基础，考虑提前/拖期（E/T）更具有意义。在实际的车间生产过程中，存在各种扰动事情，比如：机器故障、急件到达、工件撤离、工序次序发生变化等问题。这些扰动事情的发生，必然对原计划将造成影响，使原计划不能正常生产，因此企业需快速、合理生成新的生产计划，减少扰动事件对生产系统造成的影响，最大限度地降低企业的生产成本，恢复生产，这已成为企业需解决的另一迫切问题。
　　针对车间调度中最常见的干扰事件---机器故障，进行柔性车间E/T调度干扰管理研究。目前解决干扰事件的方法主要有局部重调度、全局重调度，这类方法在干扰事件发生后仍仅以最小最大完工时间为目标，恢复生产，未考虑干扰事件对客户、企业管理者、车间工人三者产生的影响，最终导致客户不满意、车间工人情绪大、企业管理者成本增加。然而，在原优化目标的基础上，干扰管理减少了扰动事情对三者的影响，并在局部调整初始方案，生成对三者扰动最小的方案，最终为公司获取最大利益。
　　本文的主要研究工作如下：
　　(1)对于具有机器资源和加工路线可进行选择的柔性生产车间，建立柔性车间E/T调度初始模型。在考虑机器故障的情况下，使用干扰管理思想，在初始优化目标的基础上，考虑干扰对客户、企业和工人产生的影响，利用改进的前景理论方法衡量干扰事件对三者产生的不满意度，建立柔性车间E/T调度干扰管理模型。
　　(2)为有效求解柔性作业车间E/T调度问题，研究并改进新兴的智能算法GSO。算法设计了一种具有贪婪思想的编码策略；采用自适应选择策略使步长自适应，提高算法的准确性与收敛速度；在位置更新过程中，引入POX交叉、邻域交换和反序排序，以提高算法局部搜索与全局搜索能力，并引入贪婪思想加快算法收敛速度。
　　(3)通过标准测试数据和示例数据，进行模拟实验，模拟结果表明改进的萤火虫算法的有效性，同时验证了干扰管理方法更有利于减少扰动对客户、企业管理者、车间工人三者造成的不满度。