生产调度问题由于其强大的工程应用背景和优化求解的难处理性，长期受到制造领域和学术界的高度重视。随着制造规模和复杂程度的不断提高，动态作业车间调度问题已成为当前制造业面临的难题，存在建模和优化求解的困难。　　求解动态作业车间调度问题一般用启发式算法。由于改进型启发式算法求解时需要大量计算时间，而构造型启发式算法中的调度规则只需很少的求解计算时间，且有针对车间中的动态变化及时做出反应的能力，因而成为处理动态作业车间调度问题的一种常用方法。但不同调度规则的性能优势不同，调度方案的性能取决于所用的调度规则，所以需要针对不同调度环境设计和选择合适的调度规则，以得到更好的调度结果。本文针对考虑扩展工艺约束的动态作业车间调度问题，首先用基于经验的方法为问题设计调度规则，通过仿真试验，验证所提出规则的有效性并分析模型参数对规则性能的影响。在此基础上，用智能算法遗传规划针对具有不同调度环境的动态作业车间调度问题，通过提取问题的模型特征参数，为问题智能设计出性能更好的调度规则。　　本文的主要工作包括以下几个方面:　　(1)对求解作业车间调度问题的调度规则进行了综述。介绍了调度规则的分类以及基于调度规则求解作业车间调度问题的流程，系统总结了调度规则性能的评价方法以及一些已有基本结论。针对调度规则的研究热点，即调度规则的智能设计和动态选择，分别对这两方面的已有相关研究进行了综述，并比较分析了这两方面研究中各类方法的性能特点。　　(2)对基于调度规则的仿真调度中的关键问题进行了研究。研究了在不同车间利用率下，交货期设置方法中的交货期宽裕度系数在不同松紧程度下的合理取值方法。还对仿真调度中车间的稳定状态进行了研究，主要关注了反映车间达到稳定状态的因素，以及车间利用率设置与车间达到稳定状态时到达车间的工件数量之间的关系。　　(3)用基于经验的方法为考虑扩展工艺约束的动态作业车间调度问题设计调度规则。从生产制造业中的模具企业出发，提出了扩展工艺约束的概念，建立了考虑扩展工艺约束的动态作业车间调度问题模型。针对问题用基于经验的方法提出了四个新的调度规则，通过仿真调度试验，对比分析了各规则的性能，验证了所提出规则的有效性，并进一步分析了模型参数交货期宽裕程度和扩展工艺约束率对调度规则性能的影响。　　(4)用基于遗传规划的方法分别针对考虑与工艺路线相关准备时间和扩展工艺约束的动态作业车间调度问题智能设计调度规则。详细介绍了用遗传规划算法设计调度规则的过程，并给出了算法的参数设置和测试案例的生成方法。通过仿真调度试验对比分析了规则的性能，试验结果表明由遗传规划进化所生成规则的性能要优于已有标杆规则的性能，且所生成规则在不同调度目标下的鲁棒性也较好，说明用遗传规划针对不同调度问题智能设计调度规则的优越性。　　(5)开发了一套“基于调度规则的动态作业车间调度问题仿真平台”，通过该平台可以方便的产生具有不同调度环境的调度问题仿真实例，并且可以得到用遗传规划针对问题环境智能设计出的新的调度规则，以及在使用不同调度规则时的仿真调度结果，从而实现对具有不同调度环境的调度问题的优化求解以及对不同调度规则性能的分析和比较。