汽车是改变世界的机器,推动社会进步的车轮,经济持续增长的发动机和产业结构升级的推进器。在21世纪全球化竞争市场中,为了提高系统运作效率和客户服务水平,汽车制造业需要逐步从传统的面向库存生产转向面向订单生产,汽车制造业供应链需要逐步实现精益化和敏捷化。经过长时间的市场竞争和协调发展之后,汽车制造业供应链逐步采用各种利益风险共担的协调策略、库存管理技术以及信息共享技术,使得供应链可以在近似JIT方式下保持高效的运作。要在此基础上进一步提升供应链运作效率,实现供应链的敏捷性,则需要在供应链成员更精确的运作数据基础上进行供应链生产和运输调度优化。本文对汽车制造业供应链敏捷化策略和关键支撑技术进行了分析和探讨,基于调度决策问题特性构建了通用的供应链结构框架模型并进行供应链结构形态分析,并在此基础上,对敏捷供应链的三类调度决策问题的建模和优化求解方法进行重点研究。首先研究了应对特定市场需求的敏捷供应链静态调度决策的建模和优化问题。静态调度中决策主体需要根据成员企业可调度时段、作业参数以及相关费率进行最终产品及其组成部件的生产和运输任务分配,实现供应链以最小的总成本准时响应市场需求。该部分进行的时间槽编码、遗传算子设计以及贪婪-序解码技术在解决静态调度决策优化的同时,为后续两类调度问题奠定基础。然后研究了应对市场需求发生变化之后的敏捷供应链动态调度决策的建模和优化问题。动态调度中决策主体需要根据需求增加或降低,以及在决策时刻原调度计划执行状态的基础上进行供应链系统的重构,制定最优的生产和运输调度计划。该部分进行的调度分离界面、关键路径分析以及时间槽集合划分在解决动态调度决策优化的同时,为应急调度优化奠定基础。最后,在静态和动态调度研究成果的基础上,研究了供应中断情况下的敏捷供应链应急调度决策的建模和优化问题,供应中断具有两种形态:生产中断和运输中断,应急调度在原调度计划及其执行情况的基础上,构建出两种中断形态通用的调度决策模型和优化求解算法。且对三类调度决策问题模型和优化算法的有效性使用算例及对比仿真实验进行了验证。本文的主要创新点在于:(1)提出了时间槽的概念及其划分方式。使用时间槽表示供应链企业可用调度时段可以将连续调度决策问题转化为离散调度决策问题,在提高求解精度的基础上简化了问题求解的难度。(2)构建了基于调度的供应链结构框架模型。现实汽车制造业供应链系统结构形式多种多样,基于调度问题特征构建一种通用的供应链结构框架模型是实现调度决策优化的前提条件。(3)提出了调度分离界面的概念以及对应的时间槽分类数学规划模型,为实现敏捷供应链调度优化提供了概念集合及计算基础。在动态调度和应急调度中,需要对原调度方案中的时间槽根据当前执行情况进行区别处理,调度分离界面是实现对其区别处理的关键。(4)设计基于贪婪-序解码技术的混合遗传算法,有效解决了汽车制造业敏捷供应链三类调度决策问题的优化求解。调度决策数学规划模型中存在大量时间和数量约束,贪婪-序解码技术可以在特定序列时间槽编码构成的染色体中快速获取满足这些约束的、唯一的可行调度方案,保证遗传算法以较快的速度获得优化解。