能源作为人类赖以生存和发展的重要资源,在工业化建设、城市化推进和提高生活水平方面起着重要的作用。我国是能源生产和消费大国,面临着非常严峻的能源形势。制造业由于其能源消耗量大,消耗成本高,二氧化碳排放量大,对环境造成了严重的影响。由于能源价格的增长以及可持续发展的形式对制造业施加了新的压力,能源问题的研究也在不断地升温,因此,制造业必须减少能源消耗来降低成本以及保护环境。柔性作业车间调度问题是在经典作业车间调度问题的基础上发展而来的一种更为复杂的组合优化问题。柔性作业车间调度问题更符合实际生产情况,能更好地适应现代制造系统的需求。本文在分析国内外相关研究理论及研究现状的基础上,对不确定条件下柔性作业车间能耗优化的调度问题进行了深入系统地研究。本文的主要研究工作包括:首先,在相关理论研究的基础上,对制造业能耗优化问题、柔性作业车间调度问题、以及不确定条件下作业车间调度问题的国内外研究现状以及发展进行了总结,提出本文通过建立能耗优化模型在保证正常生产的前提下实现节能降耗。其次,建立了包含最大完工时间和能源消耗两个目标的不确定条件下柔性作业车间能耗优化调度模型,其中,机器的加工时间是随机变量,并给出了相应的相关假设和约束条件。再次,针对不确定条件下柔性作业车间能耗优化的调度问题,采用智能优化算法进行求解。设计第二代非支配排序遗传算法的编码与解码、选择操作、交叉操作和变异操作等相关的遗传操作,由于算法在求解调度问题过程中容易产生冗余解,对算法进行了相应的改进。最后,将调度模型应用于企业的实际生产车间,并对实际数据进行仿真。结果表明改进的第二代非支配排序遗传算法比标准的第二代非支配排序遗传算法具有优越性。并通过实验验证算法的收敛性和可行性。本文不仅扩展了柔性作业车间调度问题的研究内容,而且对企业开展能耗优化问题的研究具有指导意义。