车间生产计划与调度,是体现企业竞争力的一个重要方面;其研究具有重要的现实意义和一定的理论价值。研究工作主要内容及创新点如下:⑴为满足实际生产计划与调度优化目标的多样性需求,提出了一种综合优化目标模型,实现了多目标、模糊目标、特殊性要求子目标等综合目标的评价;试验结果表明该模型合理、可行,并在后续的研究内容中得到成功应用。⑵为了加快迭代速度、避免早熟,提出了个体优化群体多样化的遗传算法;在该算法中,提出了一种新的矩阵编码及其对应的遗传算子操作方法,并给出了一种可保证群体多样性的GA参数控制方法;试算结果显示,该算法性能优良。⑶为了提高全局寻优的能力及效率,整合了遗传算法的选择、交叉和变异算子,提出了解的覆盖面较大的集成算子遗传算法。该算法采用一种新的矢量编码及对应的算子操作方法;三个多目标FJSP试算结果,均优于国际最新文献和近期IEEE成员文献的结果。⑷为了获得求解计划与调度集成优化所需的快速算法,提出了一种个体粒子与群体粒子搜索经验的表示、学习和整合方法,并给出了算法的具体实现;多个标准算例试验结果及其分析显示,该算法计算速度较快。⑸在上述理论的基础上,为某汽车变速箱企业装配车间,建立了车间生产计划与调度集成优化模型;提出了一种分层搜索优化策略和两层内嵌结构的集成算子遗传算法;给出了该车间生产计划与调度集成优化的具体结果;结果分析表明,所给模型及其求解方法正确可行,其优化结果远好于生产实际中的结果。⑹建立了该企业轴类热后加工工段生产计划与调度集成优化模型;提出了一种直接搜索的优化策略,并给出了求解方法;计算结果与实际情况的比较表明,所给模型及其求解方法是合理有效的。