混流制造是一种以客户需求为引导、在基本不更改车间生产能力的条件下,将多种类型的产品同时在一个制造模式内以混合的方式进行加工和组装的生产组织模式。它是一种为了满足市场和客户多样化的需求而产生的现代定制化生产方式,在现实的制造业中得到了广泛地应用。当多种类型的工件在满足一定的技术约束条件下,在有限的设备资源上进行加工时,就涉及到调度问题。调度问题是指,通过优化系统内有限的生产资源,来满足所求的目标函数值。因此,加强对混流制造调度的优化,对于提高设备利用率、降低工件完工时间,增强市场竞争力,以及提高企业效益等有很大的实用性。本课题以东莞某大型企业的覆铜板制造过程为研究背景。该产品生产过程是一个具有两道加工工序且同时有大量等效(机器效率相同)和非等效(机器效率不同)并行机的混流车间调度难题。首先,针对车间内的大量并行机,提出了一种对制造过程的资源提供能力的建模方法,通过将生产线中的同一类资源映射成Petri网中的同一个节点的规则,建立基于Petri Nets的混流制造模型(Hybrid Manufacturing Petri Net,HMPN),大大缩小了混流制造过程的规模,为分析调度优化问题提供了便利。然后,在HMPN模型的基础上,以最小化工件最大完工时间为调度目标函数,设计了混合的遗传模拟退火算法(GA-SAA)来优化HMPN模型中的调度问题。通过在遗传算法(GA)中加入模拟退火算法(SAA)的操作,改善了整体的优化效果。并利用田口实验方法对混合遗传算法中用到的参数进行高效配置,采用MATLAB编写了HMPN模型和混合算法程序,通过仿真实验数据,证实了混合遗传算法的效果。大量实验结果表明,本课题设计的基于Petri网模型的混合遗传算法求解混流制造的调度问题时,不管是在全局寻优能力方面,还是算法的求解效率等方面,都获得了比单纯的遗传算法更好的效果。通过采用混合的遗传优化算法,提高了整体的优化效果,并验证了本论文的合理性。