随着制造信息化的迅猛发展,企业在制造执行系统上取得了很大成果,车间生产调度问题处于制造执行系统中枢地位,受到研究学者的高度重视,作业车间调度问题是车间调度问题的研究热点之一,也是学者们研究的理论重点。本文对围绕同时存在人员资源约束和设备资源约束的双资源约束柔性作业车间调度问题进行研究,在此基础上考虑人员行为效应对加工时间变化以及数控设备参与加工对调度结果的影响,具有重要的研究价值和现实意义。首先,考虑实际生产中客观存在的人的因素,如学习效应、遗忘效应以及与初始技能水平对加工时间的影响,以最大完工时间、关键设备负荷和总设备负荷为目标构建考虑行为效应的双资源约束柔性作业车间调度问题数学模型,设计一种基于非支配排序算法（NSGA-Ⅱ）框架的改进文化基因算法对问题进行求解,针对问题特性设计有效的染色体解码方式,多种有效交叉变异算子在算法执行过程中被随机选择,针对优秀个体执行基于关键路径的邻域搜索策略,以提高算法的收敛速度。其次,针对生产车间复杂制造环境,综合考虑数控设备的广泛应用,工艺路线中机加/非机加工序穿插等情况,构建考虑行为效应的扩展双资源约束柔性作业车间调度数学模型,并以最大完工时间、总拖期、总能耗和总成本最为目标进行优化。针对问题特征及复杂性,提出一种新颖的多小组协同教与学优化算法求解。针对数控设备运行期间无需人员辅助这一特性,设计3层编码及新型解码方式以避免设备人员的使用冲突。此外,设计多种教学/自学因子、自学/交流策略以有效解决离散型问题,平衡算法的全局及局部搜索能力。最后,对现实中的双资源约束生产车间进行实例应用,通过本文构建的两种调度模型进行应用研究并利用设计的相应算法进行求解得出最优调度方案,通过与其他算法比较分析验证了模型的正确性和算法的有效性。