印染（又称染整）是中国传统制造业中的主要行业之一，在我国国民经济中占据非常重要的位置。印染生产过程的特点包括多工序、工艺复杂、生产线长，订单要求精细等，它属于典型的批处理过程。目前印染车间的任务调度主要由工人根据个人经验完成，生产效率以及资源利用率都较低，而且对车间不确定因素（比如新订单到达、设备故障等）反应迟缓。近年来，虽然很多印染企业通过引进先进制造设备、改善生产工艺等办法，一定程度上提高了印染生产效率，但车间的任务调度仍是一个薄弱环节，这已经成为印染企业亟待解决的关键问题。本文以印染生产过程作为研究对象，采用基于数学规划的方法描述调度模型，通过实例仿真和不同情形下调度结果的对比来说明调度方案的有效性。研究取得的结果有以下三项：1、提出了一种基于MILP的静态排产模型。由于染色机在加工不同颜色织物的过程中需要时间清洗设备，该调度模型考虑了与订单加工顺序相关的设备调整时间。考虑到印染企业准时制生产的实际情况，以最小化订单延期作为调度模型的优化准则。用一个实例验证了该方法的有效性。2、静态调度模型只能用于订单加工前的一次调度，它忽略了现实车间中不确定性因素对现有调度计划的影响，认为整条生产线在最理想的情况下运行，因而具有很大的局限性。针对这个问题，本文提出了一种基于本地调整策略的再调度模型，用于在车间发生设备故障和有新订单到达时的任务再调度。该模型通过调整当前的生产计划中故障设备上的加工任务，同时在交货期约束下分配新订单加工任务，从而实现系统的平稳过渡。文中通过一个再调度实例验证了该方法是可行有效的。3、为了提高静态模型求解多订单调度问题时的效率，本文提出一种基于分解策略的动静态模型相结合的调度方案，通过将总体订单分成若干批次，进而缩小单次调度规模改善调度效率。文中通过两个实例验证这种方法的有效性。