随着控制技术朝着复杂计算机网络控制方向发展,控制设计人员不能只解决底层的实时控制问题,还要解决上层辅助制造所带来的综合自动化问题。本文对某订单型制衣企业服装缝制流水线的编排优化问题进行了研究,针对目前普遍没有研究到的多缝制流水线工序工位编排优化问题和多缝制流水线工人编排优化问题,进行了建模与求解。在此基础上,开发了一套具有决策支持功能的服装缝制流水线编排系统,以加快缝制流水线的组织速度、提高多条缝制流水线的整体平衡程度和服装的生产效率。首先,调研了某订单型制衣企业缝制流水线的概况,分析了用户的基本需求,确定了系统的主要目标与主要功能。其次,针对目前人们只研究单缝制流水线工序工位编排优化问题的现状,创新性地对设备资源共享的多缝制流水线工序工位编排优化问题进行了研究。为了评价多缝制流水线工序工位编排方案的优劣,定义了流水线的“整体平衡率”,并以此为优化目标,建立了数学模型。然后选择了四种常用的智能优化算法对模型进行求解,通过对实例的应用,确定了遗传算法为最适合的算法。相对于人工编排,算法编排不仅能够使流水线取得更高的整体平衡率,而且大大缩短了工序工位的编排时间,表明本文所提出的方法能够为工序工位的编排提供决策支持功能。再次,针对目前缺乏人力资源共享的多缝制流水线工人编排优化问题研究的现状,创新性地对该问题进行了研究。为了较为精确地描述工人的技能值,提出了“作业用时率”的概念,并基于此建立了数学模型。然后采用遗传算法对模型进行求解,并针对算法中存在的问题进行了改进,通过对实例的应用,验证了改进的有效性。相对于人工编排,算法编排不仅能够使工人的分配更为合理,而且大大缩短了工人的编排时间,表明本文所提出的方法能够为工人的编排提供决策支持功能。最后,以Python为系统开发语言、My SQL为数据库管理系统、Django为后端开发框架、Bootstrap为前端开发框架实现了系统的开发,同时对系统进行了部署与测试,测试结果表明,系统能够实现预期的功能。