资源调度优化是合理利用资源、创造经济价值的关键。流水线调度属于工业制造领域中重要的资源调度问题,随着污染、能耗与劳动损伤问题的日益突出,该领域当前愈加重视环保、节能与劳动保障等绿色发展理念。因此,本文研究绿色混合流水线调度问题,该问题属于组合优化问题,是NP-Hard问题。为更有效优化求解,本研究提出一种全新的红树林生态优化算法求解绿色混合流水线问题。本文的主要工作如下:1.提出红树林生态优化算法MEO。对红树林生态系统中主要物种的关系进行抽象,汲取适合智能计算的特点构建MEO。该算法包含三个主要部分:（1）红树繁殖算子,通过抽象红树胚轴的诞生和漂流过程进行寻优,充分利用优势位置信息,推动全局探索进行;（2）蟹类觅食算子,将蟹类种群内部关系抽象为二维冯诺依曼拓扑结构,模拟红树林生态系统中独有的沙蟹群体觅食行为进行寻优,强调利用环境信息,旨在维持全局探索和局部开发之间的平衡;（3）鸟类觅食算子,将鸟类种群内部关系抽象为环形拓扑结构,模拟红树林生态系统中独有的琵鹭种群觅食行为进行寻优。依赖食物与栖息地优势位置信息指引,使用角度矩阵与变换式H进行位置更新,赋予算子加速收敛和跳出局部最优的能力。使用IEEE CEC2017基准测试函数集中的f1-f20作为基准函数,对MEO与六个知名算法进行维度为30的对比测试,对测试结果进行T检验。实验数据与T检验结果证明MEO具有良好的优化能力。2.使用MEO求解考虑电能消耗的单目标绿色混合流水线问题。提出了考虑电能消耗的单目标绿色混合流水线问题数学模型。对比MEO与六个知名算法,实验结果与相对误差分析表明,MEO解决考虑电能消耗的单目标绿色混合流水线问题效果优异。3.提出离散多目标红树林生态优化算法DMOMEO,用于求解考虑最大完工时间、总噪音量、总粉尘量的多目标绿色混合流水线调度问题。提出了考虑最大完工时间、总噪音量、总粉尘量的多目标绿色混合流水线调度问题数学模型。在MEO的基础上,采用最小位置值规则进行离散化,应用多目标择优算子与多目标更新算子进行多目标化,提出离散多目标红树林生态优化算法DMOMEO。使用两个经典多目标群体智能优化算法NSGA2与MOPSO进行对比测试,应用覆盖度量、非支配解个数、散布值与平均相对偏差指数等四个评价指标进行论证,结果显示DMOMEO解决考虑最大完工时间、总噪音量、总粉尘量的多目标绿色混合流水线调度问题具有杰出性能。