当前,全球能源枯竭、自然环境持续恶化问题日益凸显,推行再制造产业已经成为实现资源循环利用和循环经济的有效途径和必然选择。再制造生产车间的合理规划管理能够有效改善再制造产业的能源效率,缓解能源压力,促进可持续发展。现今,关系到平衡经济利益与环境资源问题的再制造车间的生产调度问题已被国内外学者广泛关注。由于再制造车间的加工路径较复杂,是典型的再制造柔性作业车间,因此,本文针对再制造柔性作业车间的生产调度问题展开研究,为以后再制造产业的生产决策和管理提供理论支持。本论文主要内容如下:由于再制造过程中即使是同种工件,损伤类型不同时,其修复的工艺路线也不同。再制造柔性作业车间中存在批量加工设备,即该设备可同时加工若干工件,且不同时间段的电价差距较大。为合理安排车间生产,最小化最大完工时间和生产过程中电力成本,建立了基于部分工位批量加工的再制造柔性作业车间的混合整数线性规划模型,为求解该数学模型,在传统遗传算法的基础上,设计了符合模型的遗传算法的交叉、变异算子,最终结合实际实例,与传统批量调度作对比,验证该数学模型的有效性。其次,在再制造柔性作业车间中,由于工件的损伤程度不同,每道工序的加工时间是不确定的。为表征再制造车间中的不确定变量,引入了表示加工时间的三角模糊变量和描述工件的完工时间的梯形模糊变量,建立以最小化最大完工时间和机器待机能耗为优化目标的模糊机会约束规划模型,基于可信性理论、模糊模拟,利用禁忌搜索算法,对数学模型进行求解。在实例应用中,对完工时间满意度最优和存在满意度偏差两种情况下的几种置信水平,对获得的最优调度方案进行分析,验证模型的有效性和可行性。最后,针对再制造柔性作业车间中的由于损伤零件交货期变更和突发事件可能导致车间生产安排不能按照预期的调度计划进行导致的重调度的问题,以便利再制造柔性作业车间的操作过程为原则,提出了再制造柔性作业车间的动态调度模型,该模型基于工件的交货期紧急情况不同,设计了工件间优先级问题,考虑了机器突发故障和当工件的交货期变更导致优先级变更的问题,设计了基于EDD-LPT的编码方式,利用遗传算法对模型进行求解,并结合实例,验证模型的有效性及可行性。本论文考虑了再制造柔性作业车间中的多种情况,提出了针对再制造车间的多种调度模型,为再制造柔性作业车间的规划管理提供技术支持。