注塑企业以生产注塑产品为主，涉及到国民经济建设和居民日常生活的方方面面。车间调度作为生产管理的关键环节和薄弱环节，是我国注塑企业发展的重要影响因素。车间调度可分为单件调度问题和批调度问题。批调度问题又分为并行批调度和继列型批调度两类。对于注塑生产调度问题，一方面，注塑模通常是一模多腔的，因此具有并行批调度特征；另一方面，注塑生产通常是同一产品连续加工，因此又具有继列型批调度特征。本文基于注塑加工生产背景，提出了一种复杂批调度问题：产品连续批量加工且只有一道工序，具有模具约束，设备选择具有柔性，并且综合考虑了机器技术经济属性、注塑模状态、相同注塑模数量、注塑模模腔数、工件投放时间和交货期、工件权重、工件颜色等约束条件。论文主要研究工作如下：首先，从注塑企业车间调度状况的介绍入手，通过对问题约束条件及目标函数处理及表示方法的研究，构建了反映注塑企业生产实际特征的复杂批调度模型。其次，在模型构建的基础上，针对此问题所包含的产品批量分割优化、子批排序优化和注塑模具及设备资源选择决策等问题，探索了分治求解策略，提出了基于遗传算法和启发式调度规则相结合的混合求解算法。在遗传算法中，利用工件子批代号进行染色体编码，采用部分映射交叉进行染色体交叉运算，采用基因互换进行染色体变异操作，进化过程中采用最优解保存策略。在资源选择中，提出了“最小延期时间+最佳匹配度”的组合式资源决策规则。最后，基于面向对象的Java语言和JBuilder2006开发平台设计了相应的仿真调度系统。为说明和验证本文提出的问题和求解算法，给出了一个具有19个产品子批的调度案例并进行了仿真调度。为了比较本文求解算法的有效性和性能，还设计了两个加工排序的调度规则：最短子批估计加工时间规则和最小子批估计松弛时间规则。通过调度结果的详细对比分析，进一步验证了本文所提出算法的合理性和有效性，从而为后续面向注塑企业实际调度系统开发提供有价值的参考。