目前,在跨单元调度中,普遍采用运输策略来决定车辆行驶路径,然而这些运输策略限制了车辆一次只能运输一个异常件或者车辆只能运输其所属单元内的异常件,造成车辆利用率不高,车辆在单元间的运输次数增加,导致总成本增加。为了提高车辆利用率,并在保证生产效率的同时,有效降低总成本,本文拟在具有不同车辆数量的单元制造系统中,对跨单元调度优化的同时,对车辆路径也进行优化,允许车辆一次运输多个异常件,且车辆由各单元共享。首先,针对系统中有一辆车和多辆车的情况,以最小化最大完工时间和总成本为优化目标,分别提出了跨单元调度与1-PDP和与m-PDP车辆路径集成优化模型。其次,为了求解集成优化模型,提出了基于工序、单元、机器、车辆及车辆路径的五段式染色体编码。并对于基本MOEA/D算法存在种群多样性不足,容易陷入局部最优的缺陷,设计了基于双参考点采用两阶段搜索策略的改进IMOEA/D算法。由于随机生成车辆路径编码可能会违背零件的工艺路线约束以及车辆的容量约束,对此分别设计了基于二叉树的调整方法以及车辆容量约束调整方法,将不可行的车辆路径编码调整为可行的,从而保证解的可行性。最后,为了验证跨单元调度与PDP集成优化的有效性,对一跨单元调度案例,进行集成优化求解。并对于同一案例在相同条件下,将集成优化的结果与采用不同车辆运输策略的结果进行对比,发现集成优化在最大完工时间和总成本上均优于车辆运输策略。为了保证可比性,排除不同跨单元调度方案对结果的影响,又进一步在相同调度方案下进行对比,发现相比于车辆运输策略,集成优化由于允许车辆一次运输多个异常件且单元间共享车辆,提高了车辆利用率,减少了车辆在单元间的运输次数,有效地降低了运输成本,从而使总成本降低,在该案例中集成优化也缩短了异常件等待时间,有利于降低最大完工时间。另外,将IMOEA/D算法和原算法用于求解同一集成优化案例,并对比算法性能指标,验证了IMOEA/D算法在求解集成优化问题上的优势。