印刷电路板（Printed Circuit Board,PCB）是电子产品的核心组件,被广泛应用于通讯设备、智能安防、消费电子、工控设备等诸多领域。随着市场对电子产品的需求显现出个性化和多样化的特征,PCB的生产方式也在往多品种、小批量以及多批次的方向转变,生产商必须以较低的生产成本和快速的市场反应来满足客户对印刷电路板的需求。在此背景下,开展对印刷电路板生产过程的优化调度研究具有重要的现实意义和较高的应用价值。因此,本文基于流水车间调度环境,研究了PCB生产线的多目标优化调度问题,建立了相应的生产调度模型,采用最优觅食算法对模型进行优化求解,并利用Quest软件对印刷电路板生产线进行仿真与建模。本文研究的主要内容如下:（1）对印刷电路板的整个生产加工工艺流程进行了分析,基于印刷电路板生产车间的加工特点,将其生产过程归结为置换流水车间调度问题。结合实际生产状况,将多种因素考虑在内,选择最大完工时间、最大延迟时间、库存成本、拖期成本作为优化目标,建立起印刷电路板生产线的多目标流水车间调度数学模型。（2）设计了一种基于累积前景理论的最优觅食算法（Optimal Foraging Algorithm based on Cumulative Prospect Theory,CPT-OFA）,用以求解多目标优化问题。算法将灰色关联分析法应用于累积前景理论中,构造了价值函数,引入信息熵理论来确定各目标的决策权重,进而建立起评价Pareto解质量的综合前景价值模型。以前景价值的大小来判断Pareto解的好坏,然后将该值作为最优觅食算法的适应度值来引导算法进化。同时采用基于LOV准则的编码方法,实现连续实数到离散工序的转化,以求解多目标流水车间调度问题。最后选取最新的多目标优化算法与CPT-OFA进行对比,分别对多目标测试函数、流水车间测试实例和实际应用案例进行优化求解,以验证本文算法的有效性。（3）采用商业化仿真软件Quest对印刷电路板生产线进行建模,分别将ANSGA-III算法、AR-MOEA算法、RVEA算法、CPT-OFA算法的调度方案以及企业的初始方案输入到Quest中进行仿真模拟,得到机器的空闲时间和利用率,并进行分析对比。结果表明,本文所提算法能够在PCB生产线的多目标流水车间调度问题上获得具有较大竞争力的调度方案,验证了本文设计算法的可行性和优越性。