当今机加工企业普遍面临的问题是订单需求多属于中小批量,车间的调度是企业竞争力关键一环。以典型的作业车间为研究对象,实际生产过程处于扰动环境中,面临众多随机的、不确定的扰动事件,比如紧急插单、机器故障、交货期变化等,高频扰动会严重干扰机加工车间的稳健作业,这对生产调度管理提出了更高的要求。合理的调度方案可更好地指导生产,可以为企业提供好的参考方案,优化车间综合生产能力,提升整体效益。因此本文根据扰动环境下的各个因素影响进行作业车间调度决策,实现扰动环境下的稳健作业,主要研究内容:首先,对生产调度扰动和面临扰动的应对策略现状进行总体分析,然后主要对生产过程面临的扰动进行分类并分析给生产带来的影响,确定将扰动加工时间指标作为评估生产调度系统在扰动环境下的扰动指示器,并运用效用理论进行量化描述,将扰动影响程度进行等级划分,据此制定基于加工时间的多阶段自适应调度策略技术路线,即结合时间缓冲方法的预调度策略和考虑加工时间偏离度评估的在线调度策略,为接下来的两章提供了理论背景知识与技术研究路线。其次,在结合时间缓冲方法的预调度策略技术路线基础上,以使得鲁棒性最大化为目标函数,根据作业车间特点与相关约束条件建立基于遗传禁忌算法的预调度模型,采用在加工活动之前插入时间缓冲的调度策略,结合加工开始时间及期望工期经计算得出缓冲时间的大小。设计专门的遗传与禁忌搜索混合的算法求解,最后以某企业作业车间的实例数据进行实验仿真。最后,针对加工时间扰动进一步研究作业车间在线调度问题,与上述研究不同的是此处调度发生在生产进程中,基于改进蚁群算法建立在线调度模型。设计加工时间偏差容忍度过滤冗余调度,采用事件与周期混合驱动机制制定自动触发的滚动策略。从实验仿真出发确定偏差容忍度值和最佳周期驱动的滚动窗口步长,重新定义蚂蚁算法的状态转移规则进而求解,然后与基本遗传算法和标准遗传算法求解结果进行对比,实验证明在线调度方案的可行性,结果显示该算法计算时间较短,计算所得结果质量较优。