生产调度作为制造系统的重要组成部分,其核心是调度优化技术。近年来,随着市场竞争的加剧,客户对产品的个性化需求越来越高,传统大批量、单品种的生产方式已很难满足多变的市场环境,取而代之的是小批量、多品种的生产模式。实际生产调度过程中,往往需要同时对多个调度目标进行优化,而各调度目标的量纲一般不一致,且各目标之间可能是相互冲突的,在优化某一目标的同时会导致其它目标性能降低。在这一背景下,本文以目标横向差异模式下的多目标柔性作业车间调度问题(FJSP)作为研究对象,以生产管理和多目标优化方法等基础理论作为指导,重点对多目标FJSP模型建立和求解算法进行分析。结合现代制造系统柔性化、多目标、多约束、计算复杂等特点,建立包括最小最大完工时间、最小机器总负荷、最小瓶颈机器负荷、最短交货期、最小平均流经时间和最小生产成本六个调度指标的多目标FJSP模型。针对NSGA-Ⅱ算法求解多目标优化问题在收敛性和种群多样性方面存在的不足,对NSGA-Ⅱ算法进行改进,提出一种改进NSGA-Ⅱ算法：在NSGA-Ⅱ算法基础上,引入一种自适应策略,根据进化代数动态地调整交叉和变异概率,避免算法早熟；引入一种精英个体选择策略,提高种群分布多样性；设计一种基于排挤机制与循环拥挤距离相结合的精英策略,非劣排序之前根据较小值L剔除不合理解,再循环计算每一非劣前沿个体的拥挤距离,最后按照改进精英个体选择策略从每一非劣前沿选择拥挤距离较大的个体作为下一代种群。采用C++编程语言实现NSGA-Ⅱ多目标FJSP模型,通过基准测试验证改进NSGA-Ⅱ算法求解多目标FJSP的有效性。最后,通过模拟某生产车间工件加工过程,将改进NSGA-Ⅱ算法应用于实际车间生产调度,并利用AHP方法对优化阶段得到的Pareto解进行评估,从中选择一个满意调度方案。