随着大数据时代的到来,作为企业管理问题中的一个关键问题,生产调度在竞争激烈的环境下,它能够使生产效率得到优化,降低生产成本,使现有资源得到合理化的利用,所以受到很多关注。到现在六十多年的时间里,生产调度问题已经取得了不菲的研究成绩,它主要研究如何对现有资源进行分配。其中,我们所知的柔性作业车间调度问题,更加符合实际生产过程,同时由于实际问题求解较难,所以研究其分配问题是具有重大意义的。近年来,许多智能算法被应用到这类问题中,蝙蝠算法作为新兴智能算法,由于其模型简单,易于控制和执行等特点,也越来越多的被应用到柔性作业车间调度问题(FJSP)中。本文对车间调度问题进行了系统的研究,并提出了两种改进蝙蝠算法,然后对算法分析求解,把它进行编解码,将理论和实际相结合,从而为FJSP和有关其他技术的深入完善提供一些基础。本文将改进后的蝙蝠算法用于对FJSP的求解,并与其他已有改进算法作出比较,主要研究内容概括如下:1)研究相关文献。介绍了本文的选题背景和选题目的,并进行了文献综述;2)总结了车间调度问题和柔性作业车间调度问题国内外研究现状;3)介绍了蝙蝠算法的基本原理、算法流程,算法的应用和改进;4)改进算法。本文从实际应用问题出发对蝙蝠算法作了认真的分析和研究,在此基础上,提出了两种新的蝙蝠算法改进方法:一种改进的自适应混合型蝙蝠算法(YSBA)和带有高斯变异的Lévy飞行改进蝙蝠算法(MGBA),实验结果表明,这两种算法可以解决部分区域过分搜索的问题,避免陷入部分区域最优值,具有比较精确的计算结果值;5)建立了符合FJSP特点的数学模型,然后采用该算法对FJSP的模型进行求解,分析FJSP在制造业中的价值。