随着我国社会经济的飞速发展和物质财富极大丰富,人们的物质生活水平得到了极大的提高,消费者也越来越倾向于购买高端化、个性化和品质化的产品。但传统的自动化生产线主要实现单一品种、大批量的生产,这一生产模式已远远不能满足消费者的需求。为解决需求变动所带来的生产问题,考虑到高端化、个性化和品质化产品的多品种、小批量、到达时间随机等特点,企业往往采用工作台的生产方式,安排员工各自加工,然后根据工艺要求,将加工的半成品送往装配线进行最后组装,实现消费者的个性化需求和企业大批量生产的有机结合。在传统车间调度的研究中,工件加工时间、设备的生产速率以及员工的工作效率等参数通常被假定为常量。但在工作台生产方式下,工件加工时间不仅受到机器设备的影响,还受到员工个体因素的影响,并且员工的工作效率成为影响生产效率的主要因素。为此,本文围绕考虑学习效应、遗忘效应、疲劳效应以及疲劳恢复的调度和优化问题展开系统深入的研究。本文的研究工作和创新点如下:（1）研究了员工工作效率恒定的调度与优化问题。充分考虑机器设备个体差异带来的能源消耗成本及维护成本,假设加工速率相同的机器设备具有不同的单位使用成本。在考虑员工工作效率恒定的情形下,研究了一类考虑成本的最小化最大延迟时间的平行机调度问题。首先,本文提出了一个混合整数规划模型。接着,提出了一个基于改进的最早工期优先规则的启发式算法。最后运用大量随机数据进行实验,结果验证了所提算法的性能。所提模型和算法实现了生产效率与能源消耗成本的协调。（2）研究了考虑学习效应的员工工作效率实时递增的调度问题。以员工工作效率为研究对象,考虑了员工学习效应对其工作效率的影响,假设员工个体的工作效率是与时间相关的通用型指数递增函数,研究了一类考虑学习效应的单个员工调度与优化问题。首先,在限定工作量的前提下,本文给出了工件的实际最大完工时间的计算方法。然后,依次理论证明了最短加工时间优先规则、加权最短加工时间优先规则以及最早工期优先规则分别是实现工件的总完工时间最小化、工件的加权总完工时间最小化以及工件的最大延迟时间最小化的最优算法。该结论为企业人力资源的优化配置提供了新的思路和方法。（3）研究了考虑疲劳效应的员工工作效率实时递减的调度问题。以员工工作效率为研究对象,考虑了员工疲劳效应对其工作效率的影响,假设员工个体的工作效率是与时间相关的指数递减函数,研究了一类考虑疲劳效应的单个员工调度与优化问题。从企业的角度出发,为了统一管理,假定在限定的休息时长内,员工工作效率能恢复到最佳状态。在这一特殊情形下,为实现企业成本最小化以及利润最大化,本文构建了相对应的混合整数规划模型,并运用大量随机数据进行实验,结果验证了所提模型的可行性和有效性。（4）研究了考虑学习效应和遗忘效应的员工个体的工作效率先增后减的调度问题。以员工工作效率为研究对象,结合员工学习效应和遗忘效应对其工作效率的影响,在假设员工个体的工作效率在其工作区间内随时间呈线性递增的趋势,而在其休息区间内随时间呈线性递减的趋势以及员工个体的工作效率在其工作区间随时间呈现指数递增的趋势,而在其休息区间内随时间呈线性递减的趋势这两种情况下,研究了一次中断情形下的员工的实际产出量,并引申研究了多次中断情形下的员工的实际产出量。案例分析结果为企业生产计划策略的选择提供了定量的参考依据。（5）研究了考虑疲劳效应与疲劳恢复的员工个体的工作效率先减后增的调度问题。以员工的休息次数为决策变量,假设员工个体的工作效率在其工作区间内随时间的推移呈指数递减的趋势,而在其休息区间内随时间的推移呈线性递增的趋势,研究了目标函数为最小化实际最大完工时间的员工调度与优化问题。针对小规模问题,本文构建了一个混合整数规划模型;针对大规模问题,由于混合整数规划模型较难在有限的时间内取得最优值,故设计了一个基于最短加工时间优先规则的启发式算法,并运用大量随机数据进行实验,结果验证了算法的可行性和有效性。所提模型和算法为员工制定合理的工作休息时间表提供了决策支持,保证生产计划的坚决贯彻和执行。研究考虑学习效应、疲劳效应、同时考虑学习效应和遗忘效应以及同时考虑疲劳效应和疲劳恢复的员工调度与优化问题,不仅有利于企业制定合理的员工调度策略,提升员工个体的工作效率,而且有利于降低企业的运营成本,提高企业的盈利能力。