生产调度问题在现实生产环境中中起着不可替代的作用,是整个生产管理系统的重要组成部分,批调度问题是生产调度问题中最主要的分支之一,在多个领域有着广泛的应用。精准的调度对生产计划的有效实施,高效低耗地使用生产资源,均衡生产及准时生产,减少在制品的资金占用起着十分显著的作用。生产系统中,工件的到达时间、尺寸和机器容量等不确定因素会对生产调度的运行产生很大的影响。研究工件动态到达的不相关平行机批调度问题对企业提高生产效率,减少生产时间,降低生产成本,提高竞争优势有着重要的意义。本文对批调度问题进行了研究。首先,针对容量不同的不相关平行机批调度问题的特点,建立了工件同时到达的不相关平行机批调度模型,该模型以完工时间为评价标准,并在优化目标中加入了零件拖期完工的惩罚函数,并设计了蚁群聚类算法进行求解,为了减少算法的求解时间,选择直接对机器上的批序列进行编码,使工件分批和批量分配同时进行。然后考虑工件到达时间的不确定性,在之前模型的基础上加入时间因素,建立了工件动态到达的不相关平行机批调度模型,并设计了蚁群聚类算法进行求解。最后,结合企业的实际生产背景,以某公司精密铸造车间为例,分析了精密铸造过程中金属熔炼工序的特点,运用数学模型和蚁群聚类算法求解,并与ERT规则进行对比,最终证明了模型和蚁群聚类算法的有效性。本文研究的不相关平行机批调度问题,考虑了工件尺寸、到达时间差异和不同的机器容量的特点,建立数学规划模型,并运用蚁群算法和聚类分析算法结合的蚁群聚类算法求解。这不仅丰富了批调度问题的理论体系,也具有一定的实际应用价值。