生产调度是对生产过程进行作业计划,在生产制造、交通运输等系统中起着重要的作用。车间调度是一类典型的生产调度,从数学规划的角度看,车间调度问题可以表达为:在等式或不等式约束下,对目标函数的优化。车间调度的核心问题是模型和算法,其中有效的调度模型是车间调度问题的重要研究内容。有效的车间调度模型,可以大大提高生产效益和生产资源的利用率,可以在设计之初发现并克服车间调度系统模型可能存在的致命错误。Petri网不仅能描述资源的共享、冲突、互斥、并发和不确定性,而且能进行定量分析和定性分析。Petri网作为一种图形化和数学化的建模工具,与传统的建模、分析和控制方法相比,能够提供一个集成的建模、分析和控制环境,它能较好地描述离散事件的动态过程,为车间调度的设计提供便利。目前,Petri网建模理论已成为车间调度系统中建模与分析的主流技术之一。粒子群算法是一种基于群智能的进化类算法,也是一种模拟鸟群觅食的仿生算法,具有显式的计算模型,操作和实施简单。本文以Petri网和粒子群优化算法为工具,对具有多条加工路径的车间调度问题进行研究。通过算例的验证,同时与其他学者提出的相关算法进行比较,证明了该算法的正确性及其优越性。本文的主要研究工作和取得的成果概括为以下几个方面:1、所研究的Petri网调度模型可适用于加工多种工件。每种工件有多条加工路线,要求制定一个生产计划,为每个工件决定一条加工路线,同时保证目标函数的最优,即生产周期最短,根据以上要求建立了相应的Petri网模型。2、根据目标函数和Petri网模型,提出一种针对车间调度问题的改进的编码粒子群算法,并分别对静态和动态调度进行了优化。3、最后以具体的车间调度系统为例进行求解,以matlab为工具,实现所提出的算法,对比不同算法的结果,用实验数据检验算法的正确性与优越性。