在大规模的生产流水线上,常常有一台或者多台机器在成批地加工工件,因此,对于串行分批排序的研究有很大的理论意义和实际应用价值。在串行分批排序问题中,批的加工时间为这个批内所有工件的加工时间的和,批的完工时间为批内最后一个工件加工完成的时间。在同一批中的工件有相同的开始加工时间与相同的完工时间,分别为这批的开始加工时间和完工时间。每一批工件在加工过程中不可中断,只有当批中所有的工件都到达后,该批才可以进行加工,一批中的工件都加工完成后才可以加工下一批。针对单机串行分批排序问题,根据机器可利用性、工件的实际加工时间及特征和每批开始加工之前有固定的安装时间等情况,将研究分为带有不可用区间、拒绝和退化等问题,从不同的方面进行了理论研究。具体的内容概括如下:1.对于机器带有不可用区间且容量为无限的分批排序问题,研究了工件有两种不同的到达时间,分别为0或r,且到达时间与工期是同序的情况。其中,每批开始加工之前的安装时间固定且相同,在安装时间及不可用区间之内机器不能加工工件,目标是极小化加权误工工件数。分析了最优解性质,给出了最优排序中按时完工批可按批EDD序排序,提出了一个动态规划算法,并分析了算法复杂性为拟多项式时间的。最后用一个数值例子进行了验证。2.对于工件带有拒绝和退化的排序问题,考虑了当工件拒绝之后需要支付相应的拒绝惩罚,每批开始加工之前的安装时间固定且相同,在安装时间之内机器不能加工工件,目标函数为最大完工时间和拒绝惩罚之和的问题,分别对两种不同的退化效应问题进行了研究:（1）工件均在t0时刻到达,工件的基本加工时间不相同,退化率都相同,即实际加工时间为pi=ai+bt,i=1,2,…,n,分析了最优解性质,提出了一个动态规划算法并分析了算法复杂性为拟多项式的。（2）工件在零时刻全部到达,工件基本加工时间都相同,退化率不相同,即实际加工时间为pj=a+bjSj,j=1,2,…,n,分析了最优解性质,并提出了一个动态规划算法,其复杂性为拟多项式的,最后用一个数值例子进行了验证。