产品数据管理(Product Data Management，PDM)是一种以企业的产品为中心，通过计算机网络和数据库等技术，对所有描述产品的数据和与产品开发相关的过程统一进行管理的技术。PDM技术可以使产品相关数据在其生命周期内保持一致、有效和安全，并为产品相关技术人员提供一个协同工作的环境，从而缩短产品的研发和生产周期、降低生产成本和提高产品质量。 近年来针对PDM技术的研究比较多，但大多数是针对PDM的体系结构、软件系统开发、产品数据模型、实施方法和集成接口等等，很少有论文研究PDM关键数据模型和关键过程中的优化问题，而这些问题的解决方法可以为PDM系统核心的设计和开发提供理论和算法的支持，可以为提高企业的产品设计和生产效率起到积极的意义。 本文用系统工程的理论和方法对PDM中一些关键问题的建模和优化进行了比较系统的研究，主要工作分为以下六个部分： (1)查阅了国内外大量的期刊、书籍、会议文集和研究报告等文献，针对PDM技术以及PDM中的几个关键问题(如产品配置问题和项目调度问题)的研究分别进行了综述。 (2)分析了按订单装配模式下产品配置过程的特点，建立了复杂配置约束条件下产品配置问题的数学模型，并设计了Tabu搜索算法对模型进行求解。使用动态惩罚、频数表、多阶段搜索和优化配置池等方法改进了算法的效率。应用模型和算法进行了仿真计算，并对计算结果进行了分析。 (3)为了使PDM中的产品配置过程更符合用户的习惯，将质量功能展开(QFD)引入配置过程，建立了基于质量功能展开的产品配置数学模型，其目标是根据用户的个性化需求，从可行配置方案中找到最符合用户需求的方案。为便于求解，将数学模型转换成了等效的线性规划模型，并对转换过程进行了证明。同时，处理了模糊用户需求情况下的上述模型和相应的转换方法。 仿真研究表明，该模型可以建立顾客需求、工程特性和部件属性之间的映射关系，最优解比较有效地对应了用户的配置要求。 (4)建立了PDM中任务调度问题的优化模型，目标是在缩短PDM 品开发项目周期的同时，减少任务拆分的次数和任务中断时间。设计了一种基于贪婪准则的混合遗传算法，采用了基于优先权的编码方式，并在解码规则中用贪婪准则处理拆分的任务单元。对算法的实现细节进行了详细的说明，并通过仿真实例验证了模型和算法。 (5)建立了PDM中任务指派问题的数学模型，其目标是确定最优的指派方案，使得项目组的有限设计资源得到合理利用。针对模型的特点设计了一种特殊结构的染色体，用遗传算法对模型进行了求解。对遗传算法的染色体编码方案和解码规则、适值函数和遗传算子等进行了详细说明。最后给出了一个应用实例，分析和验证了模型和算法的有效性。 (6)提出了一种基于’Web Service的PDM系统，将本文的各种模型和优化算法封装在业务逻辑层的底层，为PDM系统提供决策和优化支持。给出了和本文相关的部分模块的功能设计，并对系统的面向对象核心层进行了设计。