在全球化的生产背景下,市场需求变化迅速,市场竞争也随之增加,制造企业能否快速精准响应市场需求决定着企业的市场占有率,故企业需不断提高生产能力、产品质量、降低生产成本以提高自身竞争力。而生产调度是制造系统不可或缺的重要环节,直接影响企业经济效益和竞争力。本文在综合分析国内外现有大规模柔性作业车间调度方法及策略的基础上,结合企业实际生产情况提出大规模柔性作业车间调度方法,采用改进算法快速有效地解决此类调度问题,并研发出一套大规模柔性作业车间调度原型系统。主要内容如下:(1)研究基于工件分解的大规模柔性作业车间调度模型及改进遗传求解算法。根据工件的工艺等特性,建立机器-工件关系矩阵,确定工件的组批方法,构建该调度模型。利用改进遗传算法优化求解,得到近似最优的调度方案。经实例验证,此方法大大地缩减了工件完工时间并同时提高了调度方案的优化求解效率,从而有效地解决了工件种类多、数量多、工序多及批量小的大规模柔性作业车间调度问题;(2)研究基于工序分解的大规模柔性作业车间调度模型及改进蛙跳遗传求解算法。在组批调度方法基础之上,研究基于工序分解的大规模柔性作业车间调度问题,提出满足工件既定工序顺序约束的子问题分解策略,并建立基于工序分解的调度模型。改进蛙跳遗传求解算法利用规则生成部分初始种群个体以改善初始种群质量,根据混沌随机数的思想动态生成青蛙更新步长,运用改进后的蛙跳算法局部更新策略改进遗传交叉算子,最后采用MATLAB实现子问题的并行求解。该调度模型将大规模柔性作业车间调度问题分解为若干个中小规模的调度子问题,缩小求解空间,降低求解难度,改进后的算法能够在合理的时间内得到满意解;(3)大规模柔性作业车间调度原型系统开发。利用Microsoft Visual Studio2010软件开发平台开发工具,采用C#语言开发该原型系统。该系统集资源管理、生产任务管理及生产调度为一体,为生产管理人员提供了方便快捷的管理工具。最后通过实例验证上述提出的大规模柔性作业车间调度方法,结果显示可极大提高求解精度和效率。