随着中国液体日用品市场的不断发展,液体日用品生产商的竞争也日益激烈,部分大型厂商为了争抢市场增加自身竞争力以各种方式提升生产效率,其中优化生产排程系统也是重要组成部分之一,因为有效的生产调度方案能够有效减少生产成本、提升生产效率。目前,液体日用品的生产过程主要分为料体烧制和烧制后料体的灌装等两个阶段,但在大型生产工厂中一般存在多台并行的锅炉和灌装线(可能是不相关并行机),A企业所面临的问题属于两阶段混合流水车间调度问题(Hybrid Flow-shop Scheduling Problem,HFSP),也属于NP难问题。本文针对A企业液体日用品生产排程实际生产流程对问题进行了具体分析。由于A企业各生产阶段的机器生产时间不同,同一机器针对不同任务有不同加工时间,属于不相关并行机两阶段混合流水车间调度问题。首先,对论文研究背景进行论述,并提出了论文研究的目的和意义。其次,对流水车间调度问题相关基础理论知识进行梳理。接着,在一些基本假设(缓存区没有限制,不考虑产品生产优先级等)的基础上,建立了两阶段的混合流水车间调度问题的混合整数规划模型数学模型。最后,对模型求解方法主要采用人工蜂群算法(Artificial Bee Colony,ABC),鉴于人工蜂群算法是解决连续问题而设计的,但本文研究调度问题为离散型,所以采取离散人工蜂群算法(Discrete Artificial Bee Colony,DABC)。人工蜂群算法主要由两种要素构成:食物源和蜂群。其中食物源主要由初始食物源和最优食物源构成;蜂群包括三种,即雇佣蜂、引领蜂、侦察蜂。在算法设计中,主要考虑如何产生初始种群以及进行邻域搜索。初始种群生成上考虑任务在机器上的分配问题和已分配任务在机器上的排序问题,在任务分配上采用随机规则和全局时间最小化规则,在任务排序上采用随机规则和最小切换次数规则,全局时间最小化规则和最小切换次数规则均依据于A企业生产实际。在邻域搜索方法上,主要采用将同一机器生产任务和不同机器生产任务交换位置。总结DABC算法解决A企业实际生产问题的具体方法,并进一步分析DABC算法的性能,最后根据A企业生产数据利用DABC算法求解问题,并比较分析结果的可行性。