生产调度干扰管理作为运筹学的分支,是致力于解决干扰事件发生后的生产管理应用科学,一直是学术界研究的热点问题,也是制造企业关心的管理问题。置换流水车间调度具有广泛的实际应用背景,因而受到国内外学者密切关注；当考虑安装时间且与工件加工次序相关时,就会对调度产生无法忽视的影响,同时也增加了问题的求解难度。与此同时,在初始调度方案制定完成并且付诸于车间现场执行时,常常由于生产加工环境中的不确定因素,使得初始调度方案执行不畅,甚至不再可行,需要进行干扰管理。目前绝大多数研究是对单一干扰事件所进行的,而现实加工过程中多种干扰事件可能同时影响着当前的调度方案,因此有效应对组合干扰事件至关重要。针对安装时间与次序相关的置换流水车间环境,研究随机机器故障、加工时间改变、安装时间改变、工件优先级提高、新工件到达、工件取消加工六类常见干扰事件部分或者全部组合发生情况下,考虑初始目标最大完工时间和扰动目标次序变动量的组合干扰管理问题。首先,通过分析组合干扰事件发生后的重调度决策过程,构建组合干扰管理模型,运用经典三参数表示法可将问题描述为：Fm|prmu,Sijk,post-mgt|f1(π),f2(π),可归结为NP难问题。其次,以文化基因算法为框架,通过改进初始种群构建策略以及全局搜索和局部搜索权衡策略,提出改进文化基因算法对问题进行求解。最后,设计随机数值实验,分别在初始种群改进前后同经典的NSGA-Ⅱ算法进行对比,结果验证了本文所提初始种群构建策略和改进文化基因算法,在应对不同组合干扰事件和不同问题规模情况时的有效性。本文研究工作在理论层面,对组合干扰管理问题的模型构建具有一定参考价值,同时也为多目标智能优化算法的初始种群构建策略以及全局搜索和局部搜索权衡策略,提供了新思路。在实践层面,有助于为生产加工企业在面临较为复杂的组合干扰事件时,提供有效且多样化的重调度方案来指导生产实践。