近年来随着市场竞争日益加剧,客户对产品需求的多样化,一些传统流程型生产企业的生产模式由单一品种、大批量、简单生产工艺逐渐转向多品种、小批量、复杂生产工艺。根据企业自身与客户的需求,需要根据原材料的特性进行分组加工,因此需要将传统流程型生产模式转变为面向分组加工的混合流水生产模式,生产模式的转变使得传统的车间调度方法不再适用。本文以某大型卷烟厂面向分组加工的混合流水车间调度问题为研究背景,对该类型问题进行了深入的研究。本文分别从仿真优化、多时间因素车间调度、混合流水车间调度、多目标车间调度、面向分组加工的混合流水车间调度五个方面的国内外研究现状进行了分析,指出了存在的问题,明确了研究的目的。为了研究面向分组加工的混合流水车间调度问题,本文建立了该问题的数学模型。将该问题的特点归纳为：多时间因素、中间存储/掺配特性、复杂工艺流程、多目标性。针对这些特点,提出采用面向对象的离散事件建模与启发式进化算法相结合求解该问题,建立了面向分组加工的混合流水车间调度优化框架,采用该优化框架作为贯穿全文的车间调度问题求解方法。针对多时间因素的车间调度问题,研究了一种考虑物料在机器间的物流输送时间,以及物料在不同机器上的安装时间的流水车间调度问题。以调度优化框架为指导,建立了求解该问题的仿真优化模型,在仿真模型方面通过面向对象的仿真建模,真实反映车间生产流程,在优化算法方面提出了新的种群初始化方法,改进了传统遗传算法的遗传算子,通过实例分析得出了研究结论。对于带有中间存储/掺配特性的车间调度问题,研究了带有中间存储/掺配策略的混合流水车间多目标调度问题。提出了优化的目标函数为物料的非工序存储时间和产品提前/拖期惩罚,运用线性加权的方法处理两个优化目标,采用了自然数编码结合经典调度规则来求解物料排序和机器指派问题,改进进化过程中的遗传算子,并且进行了实际案例分析。面对本文所研究车间调度问题具有复杂工艺流程的特点,本文采用离散事件建模的方法,结合某企业柔性烟草制丝生产线建立了面向分组加工的混合流水车间仿真模型。分析了该问题的生产过程、系统组成以及关键设备的对象化表示,根据分组加工的特点,采用事件和周期结合驱动的仿真策略,同时给出了系统时间模拟的方法,提出了从生产计划下达到成品烟丝入库进行仿真的运行流程。结合实际柔性制丝生产过程,对仿真过程进行了分析。在以上研究的基础上,针对某大型卷烟生产企业基于分组加工原理构建的柔性烟草制丝生产系统调度问题。提出该调度问题的多目标优化目标函数以及该问题的约束条件,并提出一种新的基于Pareto分级的多目标进化算法建立优化模型,采用新的初始种群生成策略,提高了初始种群的质量,进化过程中改进了遗传算子,引入局部搜索策略,采用一种新的保优机制,能够保证进化过程的收敛性和Pareto最优解集的求解质量。最后基于烟丝分组加工的实验设计配方与实际生产配方进行了实例分析。