柔性作业车间调度是现在众多制造工厂进行精益生产、敏捷制造和大规模定制的基础保障。众多生产模式的改进都是建立在柔性作业车间的基础上,进行智能合理化的柔性作业车间调度是对其生产模式变革的支撑。通过对车间生产任务的排程调度,可以最大限度的达到生产目标。本文针对作业车间调度问题和柔性作业车间调度问题的目标函数、约束条件和研究方法等进行研究现状分析。在此基础上,首先针对柔性作业车间的并行机调度问题,依据历史数据构建“虚拟订单”,基于约束理论的“瓶颈思想”,从平衡机器负荷率的角度出发,将机台与产品进行组合,提出“最小提前生产”启发式算法;然后提出最大完工时间、机器最大负荷、最大提前/拖期惩罚代价和最大负荷机器负荷最小化的静态柔性作业车间生产调度目标,引入矩阵解码方式,在机器约束和工序约束的生产环境限制下,对染色体基因进行双层编码、交叉、变异,修正适应度函数后,使用改进的遗传算法进行求解优化;最后在基于历史数据的并行机调度和静态柔性作业车间调度的研究成果支持下,设定动态柔性作业车间调度优化的目标函数,通过滚动窗口技术,在重调度窗口里考虑工序优先级进行编码,并结合事件和周期驱动策略生成发生器,进行基于改进遗传算法的柔性作业车间动态调度。以上各研究最后均使用数据案例进行仿真实验,并根据运算结果证明出其方法在进行优化过程中的有效性和可行性。