车间调度是生产加工过程中合理利用生产资料、提高加工效率降低生产成本的重要手段。近年来,随着客户需求多样化,车间多品种、小批量生产订单大幅度提升,为适应此种生产模式,制造业亟需新的生产调度方法。为了简化车间调度模型,现有的车间调度研究往往存在不符实际车间加工环境的假设:（ⅰ）所有工件在0时刻已在机器准备就绪,可以直接开始加工;（ⅱ）加工过程中未考虑工件在机器之间的运输约束。以上两种假设导致车间调度求解方案与实际车间加工方案存在巨大偏差。传统柔性作业车间调度问题通常忽略工件在机器间运输存在约束,针对该问题本文提出考虑运输约束与节能的柔性作业车间调度模型,主要工作如下:（1）建立考虑运输约束与节能的柔性作业车间调度问题数学模型,该模型重点考虑了车间加工过程的最大完工时间、总能耗、设备总负载、总延期四个目标。模型中考虑三种运输约束,即:（ⅰ）工件初始位置;（ⅱ）不在同一机器加工的相邻工序存在运输时间;（ⅲ）存在对称与非对称运输车间。（2）设计了针对考虑运输约束的柔性作业车间调度问题的多目标求解算法,该算法采用四层矩阵编码的染色体:即工序、机器、备选机器与运输时间编码。其中工序编码层、机器编码层为显性基因,备选机器编码层、运输时间编码层为隐形基因,并设计相应的染色体解码、交叉、变异等操作。（3）基于改进NSGA-Ⅱ算法求解车间调度问题,在算法中引入学习机制,即将学习全局最优解生成个体纳入到子代,使用Kacem、Brandimarte标准算例,分别运用于非对称与对称运输车间,验证了改进NSGA-Ⅱ算法优越性与考虑运输约束的柔性作业车间调度数学模型的可行性。（4）在上述研究的基础上,根据某重载齿轮加工车间存在多目标柔性作业车间调度问题,将本文研究成果应用于重载齿轮加工车间,优化该车间重载齿轮加工效率、提供智能调度方案、进一步降低车间总能耗。