车间的生产调度是制造系统的基础,其优化是先进制造技术和现代管理技术的核心。随着市场竞争的日益激烈,客户需求也变得越来越新颖化、多样化,多品种、中小批量生产方式已被大多数企业所接受。目前,生产作业过程信息复杂且不易控制,生产计划难以达到均衡的状态,容易导致不能按期交货、质量不能保证、经济效益降低等问题,由此车间调度优化问题应运而生。人们迫切的需要对作业车间调度的优化问题进行广泛而深入的研究,以更好的指导生产。本文在上述背景下,针对实际生产中所面临的产品多样化、机器多选择、各部门生产目标相互制约的作业车间调度问题进行了研究,提出了将多种群遗传算法和变邻域搜索算法改进后相混合的智能优化算法。本文主要内容如下:(1)分析多目标作业车间调度问题的特点、类型及研究现状;介绍多目标优化的常见优化目标、优化方法以及多目标优化问题的最优解的选取;总结多种群遗传算法的基本遗传操作方法及其在车间调度优化领域的应用现状和发展趋势。(2)分析多种群遗传算法和变邻域搜索算法在求解多目标优化问题中的优势和不足,为使两种算法形成优势上的互补,提出一种改进的多种群-变邻域搜索算法。算法采用基于工序和机器的双层编码方式,种群间引入纵横协同进化机制,建立外部记忆库,采取精英保留策略和快速非支配解排序策略,保证算法能够高效的解决离散的多目标组合优化问题。(3)针对实际的多目标柔性作业车间调度问题,以最大完工时间、机器最大负荷、总机器负荷等三个最小化问题为优化目标,应用本文所提出的多种群-变邻域搜索算法计算求得优化方案,通过仿真实验,验证算法求解多目标组合优化问题的可行性和有效性。(4)设计以车间调度方案优化为核心内容的生产管理信息系统,详细介绍了系统开发的需求分析、总体设计、数据库设计,以及系统各模块的详细设计等,并运用本文所提出的改进的混合优化算法测试调研获得的数据,进一步验证多种群-变邻域搜索算法的实用性和优越性。