候鸟优化算法是近几年提出的一种新型元启发式算法,因为算法结构简单、鲁棒性高、收敛性好受到诸多学者的研究与关注。本文运用候鸟优化算法解决几类典型的开放车间调度问题,主要研究内容如下。首先研究传统开放车间调度问题;建立了该问题的两种数学模型,并设计了一种解决该问题的新型候鸟优化算法,采用优化分配启发式方法、DS/LTRP策略和随机生成的方式产生初始解,并为种群领飞鸟和跟飞鸟设计了不同的邻域进化方式,结合关键路径局部搜索方法,对Taillard 60组标准实例和40组随机实例进行求解,并通过与其他算法的比较验证了该算法的有效性。其次,柔性开放车间调度是传统开放车间调度和平行机问题的扩展,更具一般性。针对单目标柔性开放车间调度问题,提出一种求解柔性开放车间调度的候鸟优化算法,采用两条编码序列表示种群个体,设计了不同邻域结构的种群进化方式,提出一种适用于柔性开放车间调度的关键路径局部搜索方法,最后对不同机器规模的实例进行求解,给出了制造期下界的计算公式,并通过计算相对百分偏差PRD将MBO算法与其他求解方法进行了比较,证明了所提出算法的有效性。然后,为了贴近实际生产过程,对多目标柔性开放车间调度问题开展研究。在前面章节的研究基础上建立以最小化最大完工时间、最小化提前/拖期惩罚为目标的多目标柔性开放车间调度模型,列出了该模型的数学表达公式。提出一种多目标候鸟优化算法求解该问题,结合非支配解集构造法设计了一种适用于多目标柔性调度问题的迭代贪婪局部搜索算法,最后对具体实例进行了求解,获得了不同规模实例的Pareto解集和满意解。最后,为了将理论研究与实际过程相结合,开发了开放车间柔性检测智能调度系统,给出了软件运行界面,并介绍了系统的主要模块组成。最后对具体的实际案例进行了求解,验证了系统的实用性。