在中国制造2025战略不断推进的背景下,车间调度逐步向数字化、智能化方向发展。数字孪生车间是未来车间运行的新模式,构建生产调度问题的高保真模型是实现数字孪生车间的基本条件之一。开放车间调度问题（Open Shop Scheduling Problem,OSSP）广泛存在于生产生活的各个方面,且已被证明是NP-Hard问题。单纯以数学规划与群智能算法为主的方法更适用于求解确定性稳态问题。对于考虑存在不确定事件的动态问题,基于仿真的方法不仅可以实现多种方案的快速甄选,而且可以为面向数字孪生车间的保真模型建立提供基础。因此,开展基于仿真的并行多机开放车间动态调度问题（Open Shop Dynamic Scheduling Problem,OSDSP）研究具有重要的理论与现实意义。本文以并行多机OSDSP为研究对象,主要研究内容如下:首先,综述了国内外有关并行多机OSDSP的研究现状,分析了数学规划法、启发式算法、建模仿真法及智能算法等不同解决方法的适用环境,为本文的求解方法设计提供了依据。其次,研究工件随机到达及加工时间不确定的单目标并行多机OSDSP,以加权完工时间和（Total Weighted Completion Time,TWC）为目标,设计了一种基于FlexSim仿真模型和启发式算法的完全反应式重调度方法。构建了以晶粒拣选车间生产数据为例的仿真模型,实验比较了不同工件选择机器规则与机器选择工件规则的启发式算法在不同工件到达时间分布下的目标值。实验结果表明,在工件选择机器的规则中,负荷规则优于随机可用和首台可用规则;在机器选择工件的规则中,WSPT规则优于FCFS和最大权重优先规则;不同工件到达时间分布下的目标值变化趋势相似,表明提出的启发式算法能够适应不同动态水平下OSDSP问题的求解。最后,研究工件随机到达及加工时间不确定的双目标并行多机OSDSP,以TWC与平均流程时间（Mean Flow Time,MFT）为目标,设计了集成FlexSim仿真模型与改进NSGA-Ⅱ算法的自适应周期重调度方法。针对基本NSGA-Ⅱ算法求解并行多机OSSP问题出现的早熟收敛不足提出了控制独立解密度的改进NSGA-Ⅱ算法;针对固定周期调度灵活性低的不足设计了根据车间动态负荷生成柔性重调度周期的方法;就双目标并行多机OSDSP构建了集成FlexSim仿真模型与改进NSGA-Ⅱ算法的调度系统。以晶粒拣选车间生产实际的拟合数据为例,仿真实验比较了自适应周期重调度、不重调度以及间隔期分别为10与30的固定周期重调度等情景下的目标值、重调度次数以及工序偏离度。实验结果表明,自适应周期重调度能够在最小化调度方案偏离度的同时获得满意解。本文仅考虑了工件随机到达及加工时间不确定两种动态因素,未来研究需要考虑例如设备故障、紧急订单等动态因素。此外,只研究了NSGA-Ⅱ算法,效率和效果数据欠缺,后续需要探索更高效的其他群体智能算法。同时,本文构建的模型仅实现了逻辑仿真,三维可视化效果需要完善,并研究与现实的交互性,方能实现数字孪生车间。