生产与运作管理研究如何将企业的生产要素进行合理的配置,以便高效地提供出产品和服务,其中许多具体研究内容都是复杂的、非线性的最优化问题,很难用古典的优化算法解决,如各类选址问题,以输电线路检修计划制定为代表的作业调度问题等,因此,启发式算法在生产与运作管理问题中的应用逐渐成为了科学工作者研究的热点。本文主要工作如下：研究了在容量受限条件下的工厂选址问题,针对现有模型对覆盖问题、经济效益问题和发展状况问题考虑不足,提出了一种新的数学模型。由于容量受限的工厂选址是一个复杂的决策过程,较难得到满意解和最优解,提出一种新的改进蚁群算法对其进行求解。改进蚁群算法在传统蚁群算法的基础上结合了贪婪算法。仿真结果一方面说明了新的数学模型的有效性,另一方面证明了改进蚁群算法克服了基本蚁群算法易于陷入局部最优解的缺点,提高了寻优质量。针对竞争选址问题,提出了一种新的混合和声搜索算法。该算法初始化和声记忆库时结合了贪婪算法,降低了初始解的不可行性概率；在寻优过程中引入了鱼群算法的觅食行为,提高了算法跳出局部最优解的能力和收敛速度；即兴产生新的和声时充分考虑了当前最优解的指导作用,并且提出了新的基因调整方法,增强了算法的探索能力。在竞争选址问题上进行算法测试,仿真结果验证了所提算法的有效性。针对传统的竞争选址仅仅简单地考虑单一消费群体的不足,建立了基于层次分析法的新的竞争选址问题模型。在新模型中,考虑了门店规模、零售店价格、商品质量、装修程度、交通状况对设施吸引力的影响,且其影响程度对于不同的消费群体有所不同等问题。最后给出了求解该模型的遗传算法和具体算例,仿真结果表明,该模型和算法可以用于竞争选址决策中,且具有一定的可行性和有效性。为保证电力系统运行的安全性和可靠性,建立了一种基于单组维修输电线路检修计划的时间约束TSP模型。考虑了线路重要性,同时保证线路检修时段始终控制在可选范围内,以可靠性理论中故障率为基础的经济损失风险最小为目标,设计了一种离散人工萤火虫算法对模型进行求解,为了避免过早陷入局部最优,该算法采用了基于变邻域搜索算法的扰动机制。仿真实验结果表明,应用该算法和模型能够较好地解决输电线路检修计划的制定问题。为了提高制定输电线路检修计划的工作效率,提出了一种多组维修输电线路检修计划模型。该模型是在单组检修计划模型的基础上,考虑了并列线路不能同时检修和检修任务均匀分配等因素,使检修人员分配更合理,检修效率更高,并提出了一种新型的离散人工蜂群算法对模型进行求解,该算法根据所求优化问题及离散量的特点,对蜂群角色转变机制和搜索策略进行了重新定义。仿真实验结果表明,所提出的算法具有较好的性能,适于求解输电线路检修问题。