新一代信息技术的发展打破了传统的制造模式,使得跨企业跨空间的协同制造成为可能,为制造企业带来了新一轮的发展机遇。更加复杂的制造环境也同样为制造企业的生产优化提出了严峻的挑战,当代制造企业愈加关心如何在分布式协同制造环境下制定系统性的决策来提高整个制造系统的产出,控制整个制造系统的运行成本和保证生产过程的安全性。面对日益加剧的全球化竞争,制造企业需要更加符合实际的调度算法来为生产过程提供决策支持,在实际生产中,随着生产过程的进行,机器运行状态会因为过载和零部件损耗而下降,即同一个工件的实际加工时间可能随着其开工时间的延后而延长,这一现实因素的存在使得很多传统调度算法难以取得预期的性能,在恶化情形下研究协同制造中的各类优化问题并设计高效的智能算法有助于帮助企业进一步提高产能,缩短市场响应时间,最终实现制造企业综合竞争力的提升。本文面向复杂的协同制造过程,分析了恶化效应对于协同调度问题最优性质的影响。分别研究了恶化情形下的生产运输协同调度问题、恶化情形下的制造单元协同优化问题、恶化情形下的生产维修协同调度问题和恶化情形下的生产组装协同调度问题。为了提出了更加有效的求解算法,我们对于所研究的问题进行了分解,并在数学分析的基础上构建了一系列精确算法和启发式算法,由于所研究的问题中存在某些子问题的复杂度为NP难,我们设计了多种改进的元启发式算法,并通过大量的算例实验验证了所提出算法的有效性。本文的主要研究工作和创新点如下:(1)研究了工件恶化情形下的生产运输协同调度问题,构建了工件线性恶化和平行批加工模式下的供应链调度模型,提出了单机批调度算法、多机工件分配启发式算法和混合智能算法,通过多因素对比实验和收敛度曲线验证了所提出算法的性能。所研究的问题分为两个阶段,在生产阶段,工件由供应商处理,每个供应商有一台平行批处理机器和一个运输车辆。在运输阶段,供应商将工件交付给制造商。由于供应商分布在不同的地点,每个供应商和制造商之间的运输时间是不同的。针对所研究的问题提出了一些结构化性质,并基于性质设计了最小化单个供应商完工时间的最优算法。然后证明了所研究的供应链调度问题是NP难的,提出了一种将变邻域搜索(VNS)与和声搜索(HS)相结合的混合VNS-HS算法,以在合理的时间内找到一个近似最优的协同调度方案。最后通过计算实验证明了所提出的VNS-HS在解决生产运输协同调度问题时具有很好的性能。(2)研究了工件恶化情形下的制造单元协同调度问题(FMCSP),构建了机器间存在支配关系的流水车间调度模型,针对不同的优化目标提出了多种多项式时间的精确算法,并分析和计算了算法的复杂度。在所研究的流水线制造单元协同调度问题中,工件加工时间恶化且不同种类间的工件切换会产生恶化的装置时间。在所提出的协同调度模型中,需要对于每个种类内部工件的排序和种类间排序做出决策。针对完工时间最小化问题,推导出了最优解的结构性质,在此基础上开发了最优化算法。针对总完成时间最小化问题,提出了一条最优解符合的性质,然后为问题在装置时间为零和各种类工件数量相同的两个特殊情形下,分别设计了多项式时间的最优化算法。(3)研究了工件恶化情形下的生产维修协同调度问题,构建了考虑强制性恶化维修的不相关平行机调度模型,讨论了单机情形下的生产维修协同决策机制,设计了混合元启发式算法,并通过收敛性检验和方差检验验证了所提出算法有效性。所研究的生产维修协同调度问题的目标是制定关于工件分配,维修安排,工件组批和批次排序的协同决策,以最小化完工时间。首先,为该问题制定了一个混合整数规划模型。然后,分析了所有工件都已分配给机器的特殊情形并设计了多项式时间最优算法。由于所研究的问题是NP难的,结合人工蜂群(ABC)和禁忌搜索(TS)设计了一种混合ABC-TS算法,以在合理的时间内解决问题。最后通过大量的仿真实验验证了所提出的算法的有效性和鲁棒性。(4)研究了工件恶化情形下的生产和组装协同调度问题,构建了恶化效应和学习效应影响下的连续批调度模型,分别讨论了生产和组装阶段的结构化性质,提出了相应的精确算法、启发式算法和元启发式算法,并通过计算解的偏差程度和离散程度验证了所提出算法的性能。所研究的问题分为两个阶段。在生产阶段,多家半成品制造商批量化生产产品组件,然后将这些完成的组件运输至组装制造商。在组装阶段,组装制造商在多个组装机器上将产品部件组装成最终产品。通过数学推导,我们得到了生产阶段调度问题的结构化性质,并提出了一种基于结构化性质的最优算法。针对组装阶段的问题提出了重要的性质,并设计了一种启发式算法来提高解决方案的质量。我们证明了所研究的问题是NP难的,然后提出了一种高效的变邻域搜索算法。计算实验表明,所设计的LIMA-VNS在收敛速度,解决方案质量和鲁棒性方面均优于其他元启发式算法,特别是对于大规模问题。本文的理论意义在于提出了考虑恶化工件的制造过程协同调度模型,并通过推导得到了重要结构化性质,推进了关于工件恶化效应的研究,丰富了恶化工件调度优化方法。从现实角度,本文针对所提出的制造过程协同优化问题,设计了完整的集成化求解算法,这些算法能够应用于生产实际,为制造企业或制造联盟提供决策支持,进而提高我国制造业智能化程度和竞争力水平。