调度对制造企业的日常生产活动具有重要影响,因直接关系到企业生产的效率和成本愈发得到关注。作业车间调度问题（Job Shop Scheduling Problem,JSP）属于最复杂、最经典的车间调度问题之一。双资源约束作业车间调度问题（Dual Resource constrainted Job Shop Scheduling Problem,DRCJSP）在JSP基础上增加了包含机器约束和工人约束,在实际工程应用上更具指导意义。本文通过分析并总结国内外现有成果,建立JSP和DRCJSP的数学模型,采用师徒进化算法（Master-Apperentice Evolutionary Algorithm,MAE）分别对单目标JSP、单目标DRCJSP和多目标DRCJSP进行研究,为解决JSP和DRCJSP提供了一种新的研究思路和解决方法。首先,对于单目标JSP,本文采用改进MAE算法进行求解。依据JSP模型特点,改进禁忌搜索算法,引入两种基于关键路径的邻域搜索结构,同时增加邻域解保留策略,增强算法局部搜索能力;采用N1邻域结构改进路径重连重组算子,实现双个体间信息的交流,维持种群多样性,避免算法早熟。最后用国际标准算例测试改进MAE算法,验证了MAE算法的有效性。其次,提出新的优化策略对DRCJSP进行求解。根据DRCJSP模型提出了两种基于生产资源的邻域结构,在此邻域结构基础上设计了包含两个禁忌列表的禁忌搜索算法;结合MAE维持种群多样性的特点,提出随机交叉策略,防止算法陷入局部最优。最后采用随机算例测试算法计算效果。接着,提出了一种MOMAE算法对多目标DRCJSP进行求解。考虑最大完工时间及成本,提出基于Pareto最优解集的多目标MAE算法。考虑解群体的分布特点,提出适合的改进随机交叉策略。最后设计随机算例进行测试,验证了改进MOMAE算法的有效性。最后,总结全文工作,展望未来的研究方向。