制造业是中国经济的第一大产业,是中国经济发展的中枢,一直保持着良好的发展态势。然而随着国内外市场的变化,融资困难、劳动力短缺、生产过剩、制造成本不断提高等现状阻碍了传统制造业的发展。变革与发展制造业已经刻不容缓,对现有生产制造模式的思考与创新也必须提上日程。同时,随着社会经济环境和技术环境的不断发展,与此相适应,生产制造模式也发生着相应的演变,包括大批量制造、敏捷制造、精益生产、柔性制造、大规模定制和智能制造等等。在新的制造模式下,研究调度问题,建立、提出合理的生产调度模型和优化算法,对制造企业提升其竞争力,具有重要意义。本文首先介绍了调度问题产生的背景、意义以及国内外研究现状。其次,针对企业实际运作管理活动以及调度问题的研究现状,本文提出了多任务环境下,具有多个维修活动和后处理时间的调度模型,其中加工时间不是一个常数,而是一个基于工件自身和实际加工位置的函数。考虑到企业的生产与运作中,同时处理多任务现象是普遍存在的,并且互相干扰,本文研究了多任务调度模型,此模型下,等待工件会干扰主要工件的加工,因此多任务函数由转换函数和干扰函数组成,主要工件的加工时间由其未加工完成的部分、转换时间和等待工件干扰的加工时间三部分组成。同时,工人和机器在工作一段时间之后,会疲劳和磨损老化,因此需要时间去维修,维修活动需要耗费一定的时间,维修期间,机器不工作,维修之后,加工效率会有相应的提高。然而,某些工件加工完成之后交付客户之前需要某些特殊的处理,如电子元件需要退磁等,本文研究的后处理时间函数与其他文献类似,是依赖其等待时间的。此外,由于学习或老化效应,工件的基本加工时间会有所减少或增加而不再是恒定的常数,本文中的加工时间函数是基于工件自身和实际加工时位置的一般函数。接着,本文创造性地对单机和同速并行机环境下具有多个维修活动和后处理时间的调度新问题进行了相应的研究,分别研究了单机环境下极小化制造期、极小化工件完工总时间;同速并行机环境下,极小化机器总负载和极小化工件完工总时间。针对这些问题均提出了相应的模型,并将模型转换为经典指派问题进行求解,最后给出了多项式时间算法。特别地,对单机环境下,仅加工时间函数是基于其加工位置的调度问题也进行了进一步的探讨,对制造期、工件完工总时间的极小化问题提出了 SPT/LPT排序规则,算法时间复杂度仅为O(nlogn)。最后,利用LINGO工具对本文所提出来的算法进行了数据算例分析,从实践的角度验证了算法的可行性与有效性。