制造业作为我国国民经济发展、工业化发展以及国际竞争力稳步提升的基石,自改革开发以来始终处于良性发展态势。然而随着我国国民经济的急速发展,人们的需求越发广泛且需求量正飞速增长,各种资源被加速消耗,再加上我国经济粗放增长的方式,我国制造业存在着许多严峻的问题,如高投入、高污染、高消耗、低效益引起的资源浪费、资源离散和资源匮乏引起的供需不平衡等,从而阻碍了传统制造业的发展。改革创新已经刻不容缓,不仅要针对实际的资源浪费、资源离散以及资源短缺问题开展理论创新,协调生产资源、生产时间、生产成本、生产环境以及人力资源。同时,随着经济发展和信息技术的提高,与此相适应,生产制造模式的创新也必须跟上脚步。结合新型生产制造模式,研究生产调度问题,提出优化算法和合理的生产调度策略,对提升企业竞争力具有重大作用。本文开篇介绍了调度问题的背景、现实意义、理论意义以及国内外学者研究的热点问题和研究成果。其次,针对企业实际运作过程中的资源短缺问题,本文创新性的提出了基于新资源—时间函数的资源有限调度模型,其中资源—时间函数包括线性函数关系、凹函数关系和凸函数关系。考虑到企业的生产过程中,工人随着经验的累积,加工工件的速度会逐渐变快,使得工件的加工时间缩短,即学习效应。而随着工件的加工时间变短,耗费在工件上的人力资源也会相应减少。为此,提出了一个基于工件自身和实际加工位置的学习函数,即DeJong学习函数。故本文考虑了结合DeJong学习效应和新资源—时间函数的资源有限调度问题,目标是最大化最小机器负载,旨在利用有限的资源尽可能的多加工工件,在验证了问题的NP-hard性后提出了两个近似算法进行了最坏情况界的分析以及算例分析。另外,考虑企业与客户存在战略合作的情况,会生产该客户的全部订单,但生产全部的订单会超过自身的生产能力,此时企业会考虑使用资金增设生产线,就会产生相应的生产线(机器)购买成本,即机器使用成本问题。机器的使用成本是调度领域中研究的热门话题之一,当使用的机器数量增多,相应的机器使用成本在上升,但是生产所需要的时间却在下降,如何权衡时间成本和机器使用成本是调度领域的一大难点。故本文考虑了结合机器使用成本和新资源—时间函数的资源有限调度问题,研究了可中断和不可中断模型,目标是最小化机器使用成本和制造期之和,旨在权衡时间成本和机器使用成本,针对可中断问题提出了多项式时间算法,针对不可中断问题,在验证了问题的NPhard性后提出了一个近似算法进行了最坏情况界的分析。