碳排放是环境持续恶化和雾霾加剧的关键影响因素之一,而制造过程的碳排放占到了全球碳排放一半的份额。柔性流水车间(FFS)作为一种先进的制造过程组织形式,能够同时应对多品种小批量生产、大规模客户定制和单件生产等多种要求,研究柔性流水车间的碳效优化调度,是实施柔性低碳制造的重要基础,有助于实现我国制造强国战略布局。本文围绕碳效优化的柔性流水车间调度,研究碳排放、最大完工时间与最大机器负荷三目标同时最小化的问题。目前通过分阶段和分层决策,可以把加工参数优化引入到调度系统,调度效果比仅考虑单方面决策要好。但这种分阶段或分层方法割裂开了加工参数与调度方案的同步决策,容易产生信息孤岛,降低优化效果。因此,本文提出加工参数与调度方案同步决策下的碳效优化调度,并基于单元特定事件的连续时间表示法构建加工参数与调度方案同步决策的数学模型,利用蒙特卡洛仿真与启发式规则设计了同步决策的解码方式,并设计了多目标加权模型的进化算法与多目标进化算法,实现加工参数与调度方案同步决策下的三目标同时优化。该研究能为企业提供可选择的多组Pareto非支配调度方案,最大化尊重管理者的决策权。首先,基于车削过程分析提出碳排放与车削时间的计算公式,在此基础上以加工时间为纽带,构建出最大完工时间、总碳排放量与机器最大负荷的优化目标函数,这些目标函数是以进给率、主轴转速与调度方案为决策变量的,并结合FFS的物料与机器约束,利用单元特定事件的连续时间表示法,构建FFS碳效优化的0-1混合整型规划模型。然后,基于启发式规则和蒙特卡洛仿真设计FFS碳效优化调度的双层解码方法,第一层根据工件可开工时间确定加工顺序,第二层分阶段为每一加工工件确定机器分配,并同步利用蒙特卡洛仿真确定最优参数组合。在此基础上,根据GA、EDA和GSA的算法基本流程,设计FFS碳效优化调度的三种基本算法,其中结合初始化、邻域搜索和重启三种改进操作设计改进GA,根据改进的动态调整概率模型设计改进EDA,并通过企业实例测试验证了三种算法的有效性和求解性能。其次,研究非支配解及解集的性质特征,设计了非支配解的快速构造方法,该构造方法快于选举法与排除法;基于非支配解的快速构造、蒙特卡洛仿真与启发式规则,设计了 FFS碳效优化调度的多目标EDA的解码方法,并通过对该解码方法进行两层分解,设计了复杂度更低的解码方法。在此基础上,基于参考点设置方法设计EDA的优势种群选择,构造FFS碳效优化调度的多目标EDA算法,并基于NEH的极值点邻域搜索和利用外部归档集的重启操作,构造改进的多目标EDA算法。在系统化分析多目标评价指标,比较收敛性、分布性与延展性的差异后,按三目标优化重构各指标的计算公式,并用于全方位评价多目标EDA与改进多目标EDA算法。最后,基于以上研究成果,在详细分析某轧辊企业机加工车间的车削过程与能耗基础上,开发出了轧辊车削碳效优化调度系统,通过对该轧辊加工车间的实际加工数据的测试,验证了加工参数与调度方案同步决策的优化效果远远优于分开决策,同时该测试也证明了算法的有效性。