随着生活水平的提高,人们更加注重产品的多样化和个性化,对制造业的生产效率和柔性提出了更高要求,单元制造是一种兼顾效率和柔性的生产模式,通过跨单元制造可以实现单元间资源的共享,提高制造系统的柔性。随着制造任务和资源数量的增加,其调度问题的可行解空间将呈指数增长,对现有的智能算法的要求大幅提高;同时,制造资源和订单需求的随机波动,对制造系统的稳定性和效率性带来了巨大挑战。对大规模跨单元动态调度问题展开研究能够有效地提升企业的生产效率和经济效益,促进单元制造模式的发展和应用。对跨单元调度问题进行全面概述后,针对异常件具有柔性加工路径的跨单元调度优化问题,建立了一个以最大完工时间最小为优化目标的跨单元调度优化模型。在此基础上,建立了一个相应的跨单元调度复杂网络模型,分析复杂网络特征与调度问题间的关联性,为后续算法设计提供理论基础。针对跨单元调度涉及到的制造资源和任务规模庞大,问题可行解空间呈指数上升,导致算法搜索效率低、求解质量差的问题;提出了一种基于瓶颈度导向局部搜索的改进布谷鸟搜索算法。将禁忌搜索引入到布谷鸟搜索算法中代替原有的局部搜索策略,通过禁忌搜索来提升算法的局部搜索效率;同时,设计了一个基于瓶颈度的禁忌搜索邻域结构,利用复杂网络节点瓶颈度从系统整体载荷和节点自身载荷来综合衡量节点受瓶颈程度,并对瓶颈机器上的调度计划进行邻域构造来提升禁忌搜索效率,降低算法对低质量解空间的搜索规模,提升算法整体的收敛性能。实例验证了所提改进布谷鸟搜索算法的有效性和优越性。跨单元制造系统中存在频繁的动态扰动,如何保持制造系统稳定性和效率性的平衡是解决动态调度问题的关键。本文建立了一个以开工时间偏差和最大完工时间最小为目标的跨单元动态调度优化模型;设计了一个大规模跨单元动态调度问题的求解方法,以解决跨单元制造系统稳定性和效率性不平衡等问题;其中,将预测反应调度模式作为动态调度框架,采用一种基于事件集合和周期的混合驱动机制来触发重调度;采用基于瓶颈度导向局部搜索的改进布谷鸟搜索算法生成完全重调度方案。实例仿真验证了混合驱动机制和重调度算法的可行性和有效性。