车间作业调度是实现资源优化配置的有效手段。以全局寻优能力见长的遗传算法及高效灵活的启发式算法的出现，为面向复杂约束的车间作业调度提供了支持。随着制造企业车间作业调度日益向高效率、复杂化进行深度转变，偏重于简单调度约束处理的研究已经难以支持复杂调度约束处理的需求。因此，本论文结合车间实际运作需求，以解决配作齐停类和多级关联资源类调度约束为目标，以遗传算法和启发式算法为理论指导，研究面向复杂约束处理的车间作业调度理论方法和实现技术。本文对将遗传算法与启发式算法应用于复杂约束处理展开理论及其实现方法的系统研究，开发了支持复杂约束处理的实用工具，并结合实际项目应用验证了本文的研究成果。论文的主要研究内容如下：1、以离散式生产模式为背景，系统地分析了适应车间生产工艺的面向复杂约束的车间作业调度需求，以遗传算法及启发式算法作为实现面向复杂约束车间作业调度系统的核心方法，建立了复杂调度约束处理的技术体系、功能模型和业务流程，描述了基于遗传算法的配作齐停类调度约束处理算法和基于启发式算法的多级关联资源约束处理算法等两项急需解决的关键技术。2、针对离散作业车间调度（Job Shop Scheduling Problem, JSPP）中的工序作业非独立以及资源非独占式占用的作业排产需求，提出了面向配作及批处理的基于改进遗传算法的配作齐停类调度约束处理技术。通过分析配作、批处理、工艺顺序和设备能力等约束，建立了综合批处理设备的利用率和订单平均延误时间的目标模型。设计了一种综合适应配作和批处理约束的二维染色体编码方式，提出了基于遗传算法的配作齐停类调度约束处理流程。结合配作和批处理约束所要求的工序级协调需求，提出了一种面向配作约束的加工序列染色体调整机制，以及面向动态分批的合批染色体调整机制，解决了多工序间的加工时间齐停控制的问题。3、针对多级关联资源（Multi-level Relevance Resources Processes, MRRP）调度问题，研究了基于启发式算法解决此种调度约束的技术。通过分析多级关联资源之间匹配关系及资源组合要求，制定面向此种调度约束的启发式规则，提出基于启发式算法的多级关联资源组合机制。然后给出面向资源协调的多级关联资源工序调度时间处理机制。4、以制造企业需求为背景，自主设计并研发了面向复杂约束车间作业调度系统，结合具体项目应用研究，论证了本文的研究成果。