在新时代“加快建设制造强国”的方针下,我国制造企业面临着新的发展要求。一方面,激烈的竞争要求企业不断提高生产效率,提高客户满意度。另一方面,随着能源日益枯竭,企业在追求自身效益的同时,也要注重节能减排。混合流水车间是一种并不少见的生产车间,通常存在于化工和钢铁冶炼等行业。传统的混合流水车间问题研究往往不考虑机器速度可变,然而,企业为更好的进行生产,往往会采用改变机器速度的方法。机器是进行生产调度的关键,如果机器不可用,将会导致生产计划无法按时完成。因此结合实际生产环境和企业要求,研究考虑机器速度和机器可利用性的多目标混合流水车间调度问题,对生产管理和调度方面是有实际和理论意义的。本文的主要研究内容有以下三部分:基于基本灰狼优化算法,设计了多目标离散灰狼优化算法。首先,以速度选择码和机器分配码为基础设计编码方案,以最短加工时间和先到先加工为基础设计解码方案;其次,加入反向学习来提高种群质量;再次,依靠非支配排序和拥堵距离来找出领导层个体;然后,以多点交叉和均匀两点交叉为基础设计了跟从操作,以多点变异为基础设计了自走操作,由它们组成搜索模式来平衡算法的局部搜索和全局搜索能力;最后,为了保存优秀个体,在算法中加入了改进的精英保留策略。研究了考虑机器速度的多目标混合流水车间调度问题。以总能耗和makespan最小化为优化目标,建立了相应的数学模型,设计多目标离散灰狼优化算法求解该问题。对不同规模的问题进行仿真实验并与其它算法进行对比分析,实验结果证明了多目标离散灰狼优化算法求解考虑机器速度的多目标混合流水车间问题的有效性。研究了考虑机器速度和可利用性的多目标混合流水车间调度优化问题。以总拖期和总能耗最小化为优化目标,考虑机器存在多个速度、工序间运输和机器可利用性等多个约束,建立了数学模型。改进上述多目标离散灰狼优化算法的解码方式使其能够求解该问题,对不同的参数组合进行大规模仿真实验,结果表明,跟其它算法相比,多目标离散灰狼优化算法求解考虑机器速度和机器可利用性的多目标混合流水车间问题的结果更好,这证明了多目标离散灰狼优化算法求解混合流水车间调度问题的有效性。