解决离散随机制造系统资源配置问题需要两种方法以迭代形式配合:一种是性能评估方法(Evaluative Methods),例如有限缓冲排队网方法负责计算制造系统在给定资源配置条件下的稳态性能指标值并将该值送入生成方法中;另一种是生成方法(Generative Methods),此类方法依据指标值以及算法规则,生成新的候选配置方案并将其传入性能评估方法中。由于制造系统的资源配置问题是NP-hard组合优化问题,且决策变量与系统性能指标值之间无法用封闭形式表达式描述,大部分生成方法的运算时间会随着系统规模的增长呈指数级增长,这些生成方法只能在合理的时间内对特定中、小型系统求解。因此,本研究根据目标系统结构性特征,以及排队网模型提供的目标系统信息,提出一种新的高效生成方法。针对定制型离散随机制造系统的特征和优化目标,分别研究了三种具有不同优化模型或不同拓扑结构的大型非平衡制造系统资源配置问题。同时针对具有批量储运环节和装配同时性约束的生产线,建立了有限缓冲开排队网模型以及小型系统的参数配置方法。本研究提高了制造系统资源配置建模与求解算法的有效性和适用性,拓展了排队网理论在随机制造系统优化中的应用等级,研究成果将为定制型制造企业,以及具有类似生产特点的制造企业在进行资源配置持续性改善、规划设计新工厂时提供有效的决策支持。针对具有非饱和输入的大型非平衡生产线,提出了一种新的缓冲区配置优化方法,即分解-协调方法(Decomposition-coordination method,DCM)。其中优化目标是在最低产出率的约束下最小化生产线的在制品库存水平。不同于其他生成方法直接对系统进行配置优化,该方法将大型系统分解为多个解耦的小型子系统并添加协调变量,分别使用相应的协调变量独立优化这些子系统,然后使用当前子系统的缓冲区配置方案在原系统内更新协调变量。在子系统优化和协调变量更新之间进行了多次迭代后得到了原大型生产线的缓冲区配置。通过一系列与模拟退火算法对比实验,验证了所提方法的有效性和计算效率。最后分析了在串联拓扑结构系统中,DCM的分解策略、初始值设定对最终配置方案影响特性,以及目标系统参数设定对DCM获得结果性能的影响.针对具有平均生产周期和平均产出率约束的大型非平衡生产线,基于DCM的一般处理步骤,即设定协调变量、建立分解过程和协调过程,提出了对该生产线缓冲区容量分配、机器数量配置以及机器类型选择的联合配置优化方法。通过在算例中与其他生成方法比较结果性能,验证了所提方法的有效性和计算效率。最后应用DCM分析了在串联拓扑结构系统中,系统周期约束、产出率约束、机器与缓冲器价格比例这些参数设置对联合优化缓冲区配置和机器配置时的影响特性。针对具有批量运输的装配生产线,基于状态空间分解法,建立了具有状态相关批量运输以及装配同时性约束的有限缓冲开排队网模型,用于求解此类系统的平均产出率、平均在制品数量和平均生产周期性能指标。然后建立了考虑在制品成本和运输车辆成本的缓存区容量配置优化模型,采用嵌入排队网模型的Poly-block算法对具有批量运输的小型装配生产线的上述优化问题进行了求解,分析了小车类型选择对系统性能影响。针对具有前馈拆分/合并拓扑结构的复杂制造系统,建立了具有平均生产周期和平均产出率约束的成本优化模型,决策变量包括缓冲区容量、机器数量以及机器类型。将DCM进一步拓展,提出了解决具有复杂拓扑结构系统的大规模资源配置问题的高效求解方法。同时还分别开发了非支配遗传算法II和模拟退火算法来解决此类问题,并提出了这两种元启发式算法的参数校准分析实验并选择了较优的参数设置。然后分析比较了三种优化算法在不同系统参数设置、拓扑结构条件下的性能表现,并且应用DCM获得了方差分析实验所需的大量样本数据,统计分析了复杂制造系统参数和结构对系统资源配置结果的影响。最后使用DCM和非支配遗传算法II对具有前馈拆分/合并拓扑结构、批量运输和装配生产环节的大规模复杂制造系统资源配置算例进行了求解。