【摘 要】
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造船业是经济发展和国防建设的重要基础之一。造船过程中需要大量的管子，而管子的生产效率在很大程度上影响造船的效率，因此通过调度技术提高船舶管子生产效率成为提高造船效率的关键之一。船舶管子加工车间生产调度问题是一类复杂混合流水车间问题，传统的精确方法只适用于小规模问题，因此，使用启发式算法求解船舶管子加工车间生产调度问题具有很高的理论研究和工程应用价值。
本文针对船舶管子加工车间生产调度问题，建立了该问题的数学模型，采用果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm,
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造船业是经济发展和国防建设的重要基础之一。造船过程中需要大量的管子，而管子的生产效率在很大程度上影响造船的效率，因此通过调度技术提高船舶管子生产效率成为提高造船效率的关键之一。船舶管子加工车间生产调度问题是一类复杂混合流水车间问题，传统的精确方法只适用于小规模问题，因此，使用启发式算法求解船舶管子加工车间生产调度问题具有很高的理论研究和工程应用价值。
本文针对船舶管子加工车间生产调度问题，建立了该问题的数学模型，采用果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm, FOA)，求解了该问题。
针对船舶管子加工车间生产调度问题，设计了离散的双层编码，通过规则进行解码，通过设计合适的初始化策略、嗅觉搜索方式和视觉搜索方式，提出了一种改进的果蝇优化算法(Improved Fruit Fly Optimization Algorithm, IFOA)，并用IFOA求解了该问题。通过与原始FOA和遗传算法(Gene Algorithm, GA)的数据实验与对比，验证了所提算法的有效性。
针对带资源约束的船舶管子加工车间生产调度问题，在无资源约束问题的基础上，改进了解码规则以进行高效解码，改进了初始化策略以提高算法初始化效果，采用改进后的IFOA求解了该问题。通过与原始FOA和GA的数据实验与对比，验证了所提算法的有效性。
针对带资源约束的船舶管子加工车间多目标生产调度问题，在带资源约束的单目标问题的基础上，考虑实际生产中的多个优化目标，在IFOA求解框架的基础上，基于Pareto优化理论，通过设计多目标初始化、嗅觉搜索和视觉搜索等方法以及种群更新机制，提出了多目标果蝇优化算法(Multi-objective Fruit Fly Optimization Algorithm, MOFOA )并求解该问题。通过与第二代非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II, NSGAII)的数据实验与对比，验证了所提算法的有效性。
最后，总结了本文的研究工作，并对未来需要深入研究的方向进行了展望。
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