由于市场环境的多变和需求的个性化,小批量生产成为一种重要的生产方式,并逐渐发展成制造业的主流。针对小批量多品种的生产制造过程,分批调度根据分批原则,将每一种待加工工件分成若干子批进行生产,能有效提高设备利用率,但同时也会使管理成本增加。子批数量越多,转运成本越多,相应的调整成本也增加,同时也会使生产管理更加复杂；子批数量过少,设备得不到足够应用,生产周期得不到足够的优化。因此,研究车间分批调度问题,寻求合理的分批以及调度方案对提高企业生产效率、降低制造成本有着重要意义。本文面向离散制造业车间,在产品需求确定,设备数量已知的情况下,寻求最优的车间分批调度方案。在建立成本度量函数的基础上,构建以完工时间和制造成本为优化目标的分批调度优化模型；分别设计基于等量分批原则的遗传算法和非等量分批原则的遗传算法,采用集成优化策略,求解单工序并行机调度环境下,考虑调整时间的最优调度方案。通过实验对比分析了等量分批和非等量分批、不同目标权重对调度结果的影响,并对单件调度、整批调度、分批调度进行对比,对算法的有效性进行分析。研究结果表明分批调度能有效缩短完工时间；在单工序并行机的调度环境下,以完工时间为调度目标时,非等量分批调度结果优于等量分批调度结果；以制造成本为调度目标时,等量分批和非等量分批调度结果的好坏依赖于生产规模。同时探究了对不同目标赋以不同权重对调度结果的影响。研究结果对实际车间分批调度具有一定指导作用。