不可靠制造系统的最优生产控制是生产规划和管理中最重要的研究问题之一.在过去的十多年中,形成了分析该控制问题的一般方法,即采用连续流刻画工件的生产过程,同时受生产能力(由于机器故障和维修)或需求随机跳跃的干扰.这一方面称为流率控制模型(FRCM).尽管FRCM对大批量生产的制造系统是一种良好的近似,但它在一定程度上忽略了制造系统的离散事件本质.该文给出了另外一种数学描述方法来归纳不可靠制造系统的最优控制问题,系统中存在机器故障、需求波动和随机加工时间等不确定因素.这一方法的创新之处在于能够保持系统的离散事件本质,进行实时动态最优控制分析.该文详细研究了几类重要的制造系统,如柔性制造系统、串行生产线、多模式制造系统、装配制造系统、表明该方法的有效性和适用性.开关流形的结构性质对寻找最优控制策略或近似近优控制策略是非常有用的.特别是,当应用逼近算法和数值计算时,开关流形的这些结构性质可以极大降低搜索空间.基于这些结构性质,该文提出了一些简单而实用的次优控制策略,它们具有阈值结构,控制策略仅仅由若干个阈值参数即可完全确定.在阈值参数最优化方面,研究人员考虑在两个典型的阈值策略控制下的不可靠串行生产线.采取流率控制模型,利用无穷小扰动分析技术,给出了从单个样本路径得到阈值参数梯度估计的简单算法,并证明了估计的一致无偏性.在该文的第七章中,将Newton-Pade逼近算法应用于一类刚性连接的随机串行生产线系统,用于估计系统规模变大时的性能指标.