随着《“十四五”智能制造发展规划》的印发,深入推进制造业数字化、网络化、智能化,提升我国制造业在全球领域的地位。智能车间是智能制造的基础,智能车间中的柔性作业车间调度问题（Flexible Job Shop Scheduling Problem,FJSP）也成为了广泛研究的内容之一。本文采用鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm,WOA）,对其进行改进和融合。基于WOA设计了三种优化算法,分别用来求解单目标FJSP、多目标FJSP和动态多目标FJSP。最后,基于FJSP的研究开发了原型系统。提出改进的WOA（Improve WOA,IWOA）求解以最大完工时间为目标的FJSP。IWOA中采用三段式编码和改进的混合式种群初始化方式,采用三种不同的交叉方式替代WOA中的位置迭代操作,极大的节省了转换机制操作增加的时间。为了平衡IWOA中的局部搜索和全局搜索,将收敛因子改进为动态曲线。为了提高解的质量,采用变邻域搜索机制进行局部搜索。通过仿真实验并与已有部分算法进行对比,验证IWOA的良好性能。提出多目标WOA（Multi-objective WOA,MOWOA）求解以最大完工时间、机器总负荷和AGV路径长度为目标的FJSP。基于Pareto最优解的MOWOA求解出非支配解集,对非支配解集进行逼近理想解排序法决策获得一组最优解。为了验证MOWOA的有效性,选取20个标准算例进行仿真实验。针对调度过程中的动态扰动,分析了机器故障和订单异常两类情况,提出基于MOWOA的重调度策略。机器故障后的调度策略采用插入重调度和完全重调度,采用稳定性和效率作为评价指标。订单异常采用动态交互层和MOWOA相结合,分析了加急订单、紧急插单和订单取消三种情况。通过实例仿真结果分析,对两种重调度策略的有效性进行验证。为了将调度方法应用于实际生产,运用Visual Studio 2019开发柔性作业车间调度原型系统,运用Access建立数据库以供系统调用。设计系统功能模块并对其进行测试运行,通过实例验证了生产调度系统的可行性。