改革开放以来,我国涂料工业发展呈日新月异的态势,其中中小型涂料企业占据了绝大部分。中小型涂料生产企业普遍存在面向订单生产的特点和综合成本较高、生产调度基本依靠人工排产经验实现等问题。为此,需要找到一种合适的调度算法,设计出涂料生产调度系统,提高企业生产效率,降低企业的生产成本,增强企业竞争力。涂料生产调度是一种间歇作业调度,在回顾了间歇作业调度的研究历史之后,本文介绍了蚁群算法的相关理论及其在生产调度中的应用,然后描述了涂料生产的特点,建立了涂料生产调度的数学模型。蚁群算法因其通用性、鲁棒性,以及在各个领域的广泛应用近些年来受到越来越多的注意,但是把传统蚁群算法应用于求解涂料生产调度时,难以满足所有的约束条件,如:半成品放置时间不能太长,性质接近的产品尽量应安排在同一设备上相邻加工。因此,为了使得蚁群算法适用于求解涂料生产调度,本文提出以下调度策略和算法的改进:1)订单分配策略:给待加工的订单根据订单的性质排序,然后给各个加工单元和生产设备编号,根据编号和设备生产能力把各个加工单元分配到各个生产设备上,这样能够使得分到各生产设备上的加工单元的产品性质尽量接近,而且各设备负荷量接近。2)传统蚁群算法的两点改进:把半成品存在有效期和性质接近的产品应该在同一设备上相邻加工这两个约束条件放到了启发因子里,使得蚁群算法得到的解尽量满足约束要求;使用概率选择公式选择加工单元时做“合理性检查”,以一定的概率舍弃当前选择,重新选择蚂蚁要爬行的下一步。3)调度结果调整策略:针对四种情况,给出了调度结果的调整策略,a.出现了半成品失效的加工单元;b.某个加工单元的性质与相邻的加工单元性质差别较大;c.各设备的完工时间差别较大;d.频繁的设备开启。给出了算法实例,并与没有使用本文提出的调度策略和改进蚁群算法的例子做了对比分析,结果表明本文的调度策略和改进算法有效。最后对算法的系统实现做了简单介绍,并对间歇化工过程和涂料生产调度的发展趋势做了探讨。