经济的飞速发展，科技的进步以及消费者个性化需求的增加促使现代汽车制造业的竞争愈来愈激烈。为快速响应市场需求，汽车制造企业必须在较短的时间内提供品种多样化的产品。作为一种高效的柔性制造系统（Flexible manufacturing system），混合型产品装配线(Mixed-model assemblylines)可以帮助汽车制造企业实现低成本的多品种大规模生产，然而产品多样化的生产对汽车混装线系统的负面影响却无处不在。　　本文研究了汽车制造系统内为满足不同车间对产品序列的要求而引起的重排序问题。本文的主要研究工作如下:　　(1)利用虚拟重排序对途经车身车间进入涂装车间的车辆序列进行重排，以实现同种颜色车辆的串行生产。开发了四种启发式规则与一种束搜索算法，算例验证表明，所提规则与算法均可在较短的时间内(小于5s)有效地降低上游初始序列中车辆颜色的切换次数;其中规则三比其他三种启发式规则有更好的重排序性能;束搜索算法结合了规则三，最终解的质量要优于规则三;而且束搜索算法可以获得与文献中动态规划算法质量相近的解;最后分析了影响虚拟重排序效果的因素。　　(2)利用线性缓冲区对途经涂装车间进入总装车间的车辆序列进行重排，目标是均衡汽车序列中物料的消耗量。针对动态重排序(Dynamic resequencing)和带缓存区的静态重排序(Staticresequencing)两种机制，分别提出一种启发式规则与一种“局部搜索—蚁群”算法对问题进行求解。通过算例验证了两种重排序方法的有效性;结果显示“局部搜索—蚁群”算法较启发式规则有更好的重排序性能。　　(3)协同考虑汽车排序目标与平准化目标，利用线性缓冲区对途经涂装车间进入总装车间的车辆序列进行重排。针对动态重排序和带缓存区的静态重排序两种机制，分别提出了两种重排序方法。两种方法分别利用线性缓冲区的不同功能对序列进行调整，其中一种是利用线性缓冲区重排序功能的启发式规则，另一种是利用线性缓冲区恢复上游序列功能的恢复启发式算法。算例验证了两种重排序方法的有效性，最后分析并指出了用于序列重排的恢复启发式算法，在利用线性缓冲区求解不同目标的序列重排问题时具有较好的通用性。