作业车间调度问题(Job Shop Scheduling,JSP)在根本上属于资源的分配问题,对资源调度研究的深入和扩展具有重大的理论意义和工程应用价值,是现今研究的热点。在航空发动机作业车间调度问题中,工件的加工对操作工人和机器设备有着较高要求,约束关系明显,且由于工件精密度高、加工工艺复杂,操作工人的能力差异也对实际生产有明显的影响。本文以航空发动机为研究对象,以作业车间调度为背景,结合当前国内外研究学者对双资源约束(Dual Resource Constrained,DRC)作业车间调度(DRCJSP)的相关理论和实践成果,针对航空发动机作业车间调度特点进行分析,研究了考虑扰动事件的设备和差异性工人双资源约束的作业车间调度问题。论文主要围绕模型的构建、求解方法设计以及算例验证等几个方面完成研究,并将模型和算法应用于实际案例分析,对解决航空发动机生产中的调度问题给出参考建议,有助于企业提高生产效率和竞争力。论文的主要研究内容如下:首先,对航空发动机作业车间调度问题进行总体研究。对相关研究现状进行分析,确定本文的研究问题;对相关理论和优化方法进行介绍,包括双资源约束的相关理论、调度优化方法等,重点对云模型进行分析,阐述了云模型在遗传算法中的优化应用。然后,分析了航空发动机作业车间调度存在的问题,建立包含机器设备和差异性工人双资源约束的航空发动机作业车间调度模型,并基于滚动窗口和事件驱动的思想,考虑航空发动机实际生产过程中存在的扰动事件,包括设备故障、工人离岗等。利用云模型改进遗传算法即云遗传算法对模型进行仿真求解,通过算例分析,以对比分析的方式验证了本文构建模型和算法是可行且有效的。最后,针对A公司航空发动机作业车间的调度现状和问题进行分析,将构建的模型和提出的算法应用于该车间调度方案的优化,并对应用效果进行分析;考虑到扰动事件对调度方案的影响,从设备故障预测、工人的培养以及车间调度系统建设的角度提出了相应的改善建议和意见。