随着“中国制造2025”、“工业4.0”等概念的提出,制造业对自动化、智能化生产模式的需求日益增长。近年来柔性作业车间问题成为众多学者研究的热点问题,研究目标也从单目标的静态调度转向动态的多目标生产调度。综合考虑生产过程中多目标的优化,切合实际车间生产环境,对其进行研究可以为企业生产提供实用性的指导。首先,对于工件的工序在选择不同机器上进行加工时,其间切换工作常常被忽略。切换工作不仅在生产过程中影响着最后的完工时间,其过程也产生一定的能耗。基于考虑工件切换工作的前提下,针对不同工件的到达时间,在传统调度模型上,根据具有低碳需求的制造企业的实际情况来构建以最大完工时间、瓶颈机器负荷、总机器负荷以及总能量消耗指标最小为目标的多目标柔性作业车间调度问题模型。该模型考虑不同工件在不同机器上加工具有不同的切换时间及机器在不同状态下的能源消耗,使问题更贴近实际生产,更具现实性意义。其次,基于对经典的NSGA-Ⅱ算法进行改进,使其更有效地解决多目标问题。为了保证染色体交叉、变异后仍是可行调度解,本文采用工序和机器相结合的双层编码方式。针对考虑不同工件的到达时间和工序之间需进行的切换工作,设计一种扩展的主动调度的解码机制,同时有效简化了求解多目标的计算过程。为了获得优质的初始种群,设计出有效的初始化方法,以保证种群的多样性、加速算法的收敛。通过优化的交叉和变异策略,增加种群多样性,解决了算法过早收敛。非支配选择和拥挤度计算的机制对所求的Pareto解进行层级排序和筛选,对得到新一代种群进行不断循环寻优。最后,利用MATLAB编程语言实现改进的算法,通过测试基准算例和进行对比试验的结果验证了所建立的考虑工件切换时间的多目标柔性作业车间调度问题算法求解问题的可行性和有效性。接着对实际案例进行求解,应用该算法求解柔性作业车间调度问题得到的多个的Pareto解集,通过层次分析法选出满意方案。为避免采用单一计算方法所导致的偏差,用两种权重求解方法计算下,根据决策者偏好选出最优妥协解,为实际生产调度提供理想的解决方案。