制造执行系统(Manufacturing Execution System, MES)以作业计划与调度优化为核心,能够实现企业经营管理信息和生产控制信息的集成,解决企业管理系统与生产控制系统之间的信息断层问题。由于单件小批企业的生产环境和信息环境复杂,因此单件小批MES的体系结构应能够解决单件小批生产管理的适应性问题,其作业计划与调度优化方法应该既满足各种复杂的调度目标,又动态处理车间生产中的不确定随机事件。本文以单件小批生产类型为研究对象,提出新的单件小批MES体系结构及其作业计划与调度优化方法,解决单件小批产品整个生产过程的优化问题,达到优化运行、控制与管理企业的经营活动和生产活动的目的。本文主要研究工作包括以下几个方面：针对单件小批产品生产的特点,为解决单件小批产品生产对MES体系结构的适应性需求问题,以及传统的集成造成的功能重叠、数据异构和系统复杂等问题,提出单件小批MES体系结构,建立它的功能模型,确定单件小批MES与企业资源计划、车间现场控制的集成关系,以满足单件小批制造企业实际应用的需求。为适应单件小批MES车间作业计划管理模式,解决MES的工序级作业计划制定、作业监控以及作业计划变更等问题,设计单件小批MES作业计划与调度优化策略,确保找到满足多种约束条件的、手工编制无法找到的、优化的作业计划方案,保证作业调度结果能够符合车间的实际生产活动,达到作业计划与生产实际统一的目标；并给出作业计划与调度问题的形式化描述,以及作业计划与调度优化目标。为解决MES中作业计划与调度优化的智能性问题,以遗传算法作为基础,提出两种单件小批MES作业计划与调度静态优化算法,构成算法库,首先以最长完工时间最短为调度目标,提出作业计划与调度的改进病毒进化遗传算法,然后以平均流程时间最短为调度目标,提出作业计划与调度的单亲遗传算法,两种算法均具有良好的收敛速度和解的较优性,以满足作业计划与调度问题对多目标性的要求。为解决MES作业计划与调度优化的敏捷性问题,提出考虑不确定因素的单件小批作业计划与调度动态算法,根据单件小批企业生产过程中大量存在不确定性等随机事件的情况,实现生产进度监控与作业计划变更,以满足作业计划与调度问题对动态随机性要求。并且,为了使得动态作业计划与调度既能够适应生产过程中的环境变化,又能够增加MES的稳定性,设计动态调度的驱动机制。为了验证单件小批MES及其作业计划与调度优化方法的有效性,基于所提出的单件小批MES体系结构及其作业计划与调度优化方法,设计实现了单件小批MES及作业计划与调度算法,结合作业计划与调度的实际问题,进行应用验证。