柔性开放车间调度问题广泛存在于检测、维修、加工等生产制造行业,该问题属于复杂的NP-hard问题,对该问题的研究有重要理论和应用价值。目前解决柔性开放车间调度问题的主要方法是元启发式算法,布谷鸟算法是一种新型元启发式算法,具有思想简单,控制参数少,鲁棒性高的特点而在工程实践中广泛使用。本文研究基于布谷鸟算法的柔性开放车间调度问题,主要研究内容如下。首先,研究单目标传统开放车间调度和柔性开放车间调度问题。建立柔性开放车间调度问题的数学模型,针对该问题以及布谷鸟算法的特性,提出基于邻域结构的莱维飞行,将布谷鸟算法离散化,使其可以用于求解该问题。通过不同的邻域结构实现最优鸟巢和劣质鸟巢的更新,保证了全局搜索和局部搜索的平衡。结合关键路径的局部搜索方法,对传统开放车间调度问题的Taillard标准实例和柔性开放车间调度问题的生成实例进行求解,并通过相对百分偏差与其他元启发算法进行对比,验证提出算法的有效性。然后,研究多目标柔性开放车间调度问题。阐述了多目标优化问题及其优化方法,结合实际柔性开放车间调度问题需求,建立了以最小化makespan、平均流经时间及总拖期的多目标柔性开放车间调度问题的数学模型。根据多目标问题优化的特点,对最优鸟巢和劣质鸟巢采用不同的更新方式,对最优鸟巢采用迭代贪婪加速搜索过程,结合非支配解快速构造法减少算法的复杂度;最后对生成实例进行求解,获得了多目标优化问题的Pareto解集,并采用层次分析法进行决策,选择满意的调度方案。最后,研究多目标柔性开放车间动态调度问题。根据动态调度问题的概念以及多目标柔性开放车间调度问题,建立多目标柔性开放车间动态调度问题的数学模型,基于滚动窗口重调度技术和事件驱动重调度机制,对紧急工单实时事件用多目标布谷鸟算法的动态调度进行验证,获得了可供决策的重调度Pareto解集。