在市场环境复杂多变的情况下,以劳动密集型为主的机电企业要求其装配车间需具备越来越多的柔性。高效率的装配车间调度能够做到资源利用率的提高、生产成本和生产周期的进一步压缩等优势,而使得调度优化问题至今仍被企业管理者和研究学者们格外关注。本文所研究的与现如今的装配车间作业调度问题的不同在于,将原本的研究对象“机器分配”问题换成了“人员分配”问题。而人员作为一种特殊的资源,其异质性使其相对机器设备具备更多地柔性特征,考虑到工人技能和熟练程度的差异,调度结果就更加丰富多变,为了给出更合理的调度方案以及更有效的人员分配决策,提出了有关匹配度的度量分析,以实现匹配度之和和企业支付成本的优化目标。本文针对劳动密集型装配车间多技能工人的分配困境,以及作业排序和工人任务匹配等问题,提出了一种考虑到作业工序和多技能人员分配的数学模型,针对该调度模型的NP-hard性质,提出了改进遗传算法求解。主要研究内容如下。1)论文首先阐述了人员分配问题的研究现状和装配车间的相关理论,在对车间装配过程中的不足进行分析的基础上,提出一种基于匹配度的柔性人员分配优化方案。考虑到不同技能种类和水平下的人员的异质性,通过人员已知技能水平分布和成本费用创建多目标调度模型。2)在柔性程度不同下,从资源利用最大化的角度,利用改进遗传算法计算基于胜任力优化模式下的最小化人力成本,对实现面向机电企业劳动密集型装配车间调度的关键方法和技术进行了研究。3)改进算法通过整数编码产生初始种群,兼并模拟退火算法进行算子设计,以及利用工序交叉算子和互换变异算子设计交叉和变异操作以及轮盘赌选择,并根据调整交叉和变异概率提高算法性能,避免算法进入过早收敛的弊端。并运用实例验证上述研究内容的可行性与有效性。