面对激烈的市场竞争,轮胎制造行业面临新的挑战,传统的生产模式已经很难满足市场的需求。轮胎制造业是一个生产规模较大和劳动力密集型的行业。硫化工序是轮胎生产过程的瓶颈环节,其排产调度方案制定的好坏直接影响轮胎企业的经济效益。本文针对轮胎硫化工序耗时较长、成本较高等问题,结合轮胎硫化车间生产特点和硫化工艺,考虑影响硫化车间生产的各种因素,将生产变量之间的关系,采用数学公式进行表达,构建硫化车间调度数学模型,利用分布估计算法求解硫化车间调度问题,提高硫化车间的生产效率以及降低生产成本。本文的主要研究内容如下:首先,根据单目标硫化车间排产优化调度的特点,对离散分布估计算法进行改进,用于求解以最小化最大完工时间为目标的硫化车间排产优化调度问题。该算法融入变异算子初始化种群,丰富种群的多样性;根据种群适应度评价函数,计算种群中个体的适应度值,并从中选择优势群体构建概率模型,概率模型用以表达问题解在搜索空间的分布信息以及种群的进化趋势;由已知的概率模型,利用随机采样法则产生新的种群,实现种群进化。其次,针对以最少完工时间、最小换模成本以及最少机器闲置率为多个目标的硫化车间排产调度问题,采用多种策略对分布估计算法进行改进。算法设计了两种编码方式,分别是硫化顺序-硫化数量、硫化矩阵编码,并且给出两种编码相互转换的方法;在此基础上,根据随机法则初始化种群,利用占比递增策略选择优势群体,随着算法迭代次数的增加选择更多比例的优势群体构建概率模型,用于更加准确拟合问题解在搜索空间的分布信息;针对算法搜索能力不足,引入二分搜索和动态微调策略,提高算法收敛的速度和精度。最后,将经过改进的分布估计算法结合硫化车间排产调度数学模型,用于求解硫化车间排产调度问题,采用不同算例进行测试,并将优化调度结果与改进离散声搜索算法、粒子群优化算法求解硫化车间调度结果进行对比。仿真结果数据分析表明:改进后的分布估计算法在优化硫化车间调度问题解的质量、收敛的速度和精度以及综合寻优性能均要优于改进和声搜索算法和粒子群优化算法,表明文中改进分布估计算法在求解硫化车间调度问题的有效性和可行性。