生产调度是制造业生产中的一个非常关键的环节，关乎生产效率。运用合理的调度方法可以缩短工期，按时交货且达到机器利用的合理化。随着市场竞争的加剧，客户需求趋于多样化，制造系统的调度问题受到了大家的广泛重视。本文针对柔性车间调度问题，利用新兴的多色集合中的约束模型，并采用元胞多目标遗传算法来对模型进行求解。本文主要内容包括：　　1.建立了柔性车间调度数学模型和基于多色集合的统一可计算约束模型。针对求解柔性车间调度中所存在的早熟或收敛过慢等不足，提出了基于多色集合理论的元胞遗传算法。多色集合能够运用结构相对简单的围道矩阵建立具有标准形式的递阶结构模型，实现复杂优化问题的描述。因此运用了围道矩阵柔性车间调度中的设备约束和工艺约束进行了描述，通过搜索围道矩阵，缩小解的空间从而提高了求解效率。　　2.通过经典实例对比测试，验证了改进元胞多目标遗传算法在收敛性、分布性及覆盖性方面均有良好表现。基于柔性车间调度为多目标优化问题，本文在选择操作中，根据邻居中个体的适应度来自适应选择交叉个体，有效地防止种群过早收敛。元胞遗传算法中相邻个体的邻居互相重叠，为算法提供了隐性迁移机制且保持了种群多样性，从而降低了算法的时间和空间复杂度，有利于求解多目标优化问题。　　3.将约束模型与元胞多目标遗传算法的编码、种群初始化、遗传操作、适应度计算等环节相结合，构成了混合优化算法体系。运用计算机仿真，验证了本文所提出方法在求解柔性车间调度问题上的合理性和高效性。　　4.基于多色集合约束模型的柔性车间调度系统的总体设计和实现。对柔性车间调度系统总体框架和模块进行规划分析，对分功能模块进行设计实现，开发了车间调度原型系统，此外，对系统的按钮模块进行了解释，同时也展示了系统运行的操作过程。