有效集成预防性机器和模具维护的生产调度方案能够大大提高生产系统的可靠性和稳定性,提高生产效率,降低生产成本.本文以注塑企业车间生产为背景,对考虑机器和模具预防性维护的生产调度问题进行研究,并运用结构重组的细菌觅食优化(SRBFO)算法对这一问题进行优化求解.传统的基于时间的、维护时长固定的维护策略并不能够很好的符合实际生产的需要,因此,本文考虑了动态随机的、机器和模具维护时长随机器和模具年龄变化的维护策略,将机器和模具维护同样当作决策变量之一整合进入产品生产调度决策中.接着,选择了SRBFO算法为这种典型的NP问题来寻找最优的生产调度方案.在求解过程中,为了实现算法中细菌"位置矢量"到"可行调度方案"的映射,必须对细菌进行编码解码,每个细菌需要携带五个方面的信息才能够完整的通过三种不同的解码方式转化为一个可行的调度方案.最后,将SRBFO算法用来求解5个不同规模的生产调度问题实例,并与PSO算法进行了对比,实验结果表明了无论是在解的质量还是算法稳定性上面,SRBFO算法在处理本文所研究的生产调度问题上的性能要优于PSO算法.同时为了进一步验证本文所提的维护策略的优越性,在实例求解中将传统的基于机器年龄的、维护时长固定的维护策略作为对比策略,实验结果表明本文所提出了动态随机的、预防性维护时长随机器和模具年龄变化的维护策略相比较基于加工时间的、维护时长固定的维护策略而言,更能够缩短最大完工时间.