制造业的发展水平反映了国家的生产力水平,生产车间调度是制造系统的基础,生产调度的优化是先进制造企业和现代制造技术的核心,是实现企业的生产高效率和高可靠性的关键技术。有效的车间调度方法和优化技术,对于制造类企业实现现代化具有重要的理论和实际意义。文中对各类柔性作业车间问题(Flexible Job-shop Scheduling Problem,FJSP)进行研究和探索,结合遗传算法和粒子群优化算法,对其进行改进和融合。共设计了三个优化算法,并开发了一个柔性作业车间调度问题的原型系统,为实际生产车间的调度问题提供理论指导和技术支持。针对单目标柔性作业车间调度问题,提出改进的变邻域搜索的分层遗传算法,求解总完工时间。在算法中,染色体采用双层编码结构,采用混合方法生成初始种群;将初始种群划分为N个子种群,在每个子种群中进行改进的遗传操作,将得到的寻优结果存储在精英库中,防止最优解的丢失;在精英库中采用自适应变邻域搜索,共设计了三种不同的邻域结构,迭代过程中自适应的选择优化效果好的邻域进行下一次的搜索,促进了邻域间的竞争,使具有更优秀搜索效果的邻域方法拥有更高概率用于算法的优化。针对多目标柔性作业车间调度问题,提出改进的遗传退火算法,将总完工时间、关键机器负荷和机器总负荷三个目标采用加权和的方法,将多目标问题转换为单目标问题。算法中,交叉过程采用改进的多父代工序交叉方法,多父代生成多子代,实现了基因的重组,加快了算法的收敛速度;在交叉和变异过程中及时更新最优个体库;对变异后的最优个体库进行模拟退火操作,通过退火机制进行细化搜索,避免了遗传算法陷入局部最优。充分利用模拟退火算法与遗传算法的优点,增强了遗传算法的局部搜索能力,提高了算法的效率。针对多目标柔性作业车间调度问题,其求解总完工时间、关键机器负荷和机器总负荷三个目标的Pareto最优解,提出自适应惯性权重的离散粒子群算法。算法在进化过程中应用离散粒子群算法直接在离散域内求解下一代染色体的值,位置的更新用的是遗传算法中的交叉和变异操作;并提出了一种自适应惯性权重的方法,根据粒子当前位置与全局最优位置的距离来调整惯性权重,有效平衡了算法的全局搜索和局部搜索能力。开发针对柔性作业车间调度问题的原型系统,用于对提出的优化算法进行仿真和研究,并给出优化结果。原型系统中可以对实际的车间问题和五组国际标准算例(5个Kacem问题,10个BRdata问题,21个BCdata问题,18个DPdata问题和66个HUdata问题)进行仿真实验,对得到的仿真结果进行测试和分析,仿真结果验证了文中提出的三个优化算法是可行且有效的。最后,对全文的研究内容和创新点进行了归纳和总结,并对今后的研究方向进行了展望。