以智能制造、智慧物流为特征的新型工业化改革已是大势所趋,我国在该领域的研究也正在全面展开。在制造型企业中,军工制造企业由于其特殊的作用,在我国的经济发展中扮演着重要角色。限于我国特殊国情,该型企业在智能化、信息化方面的建设普遍处于落后状态。企业从接到客户订单直至订单运输至客户的全过程,多采用以人工经验为基础的粗放型运作管理方式,导致其生产环节,特别是最后的产品装配过程效率低下;其物流环节,特别是从企业到客户的运输成本过高,客户满意度较低。提高军工企业的智能化、信息化水平有助于提高我国军工制造行业整体竞争力,并实现顺利转型。本文以我国某引信制造企业为研究平台,针对企业中存在的问题,结合当前的研究热点,从引信的生产和物流过程中提炼出两个需要优化的问题,建立优化模型,设计求解算法。最终给出可以指导企业生产运作和物流管理的决策依据,以提高企业的智能化,信息化管理水平。主要研究两部分问题:引信装配序列优化问题研究;具有随机特征的引信订单生产和运输协调调度问题。对两部分具体内容做如下概述:(1)针对引信的机械结构,分析零件之间的几何约束关系,以最大化满足几何约束次数,以及最小化装配方向改变次数为目标建立优化模型。基于离散粒子群算法,提出产生初始解的启发式算法,以及以深度临域搜索为特征的改进策略,通过实例验证此算法在求解速度和稳定性方面优于其他算法。结合军工企业对产品质量的要求,从装配质量角度,建立装配序列评价指标体系,最终从多个解中得到有助于提高装配质量的装配序列。(2)针对引信订单生产和运输两个环节,考虑到订单生产过程中可能出现不可预测情况,将订单加工时间考虑为随机变量,订单的加工环境考虑为单机环境。订单运输过程采用批运输的形式,客户数量考虑单客户和多客户两种情况,分别建立了以订单期望完工时间和与总运输费用之和最小化为目标的优化模型。对于两种情况下,分别证明了问题是多项式时间可解和NP-hard的,并分别设计了带有随机变量的动态规划算法和粒子群优化算法予以解决。通过实际算例,验证了算法的有效性和稳定性。