制造业向来是能源消耗密集、环境污染严重的行业。随着“绿色制造”的兴起,制造业面临着向绿色转型的新挑战。同时,客户对产品多样化与定制化的需求也促使制造企业的生产方式向小批量、定制化方向调整。生产车间是制造业的主要生产场所,开展车间调度尤其是柔性化的作业车间调度则是解决以上问题的关键。目前,在柔性作业车间调度问题（FJSP）中,学者多将经济效益类指标作为优化目标,对绿色目标的关注度有限,而且这些研究多聚焦于能源消耗或碳排放问题,忽略了车间生产中存在的噪声与废弃物排放等环境污染问题。此外,决策者在做车间生产调度决策时通常考虑生产效率、资源利用率、生产成本等多个优化目标,这导致FJSP的求解难度加大。因此,本文主要针对高维多目标绿色柔性作业车间调度问题（Ma OGFJSP）的数学模型与优化算法展开研究。首先,本文在最大完工时间、生产成本、客户满意度、瓶颈机器负荷四个传统优化目标的基础上,采用噪声、能源消耗、废弃物排放这三个因素综合评定车间生产的绿色程度,构建了一个同时优化传统目标与绿色指标的Ma OGFJSP的混合整数规划模型。在该模型中,引入机器的加工参数——加工速度,讨论其对优化目标的影响。其次,本文设计混合第三代非支配排序遗传算法（NSGA-III）求解Ma OGFJSP模型。根据Ma OGFJSP模型的特征,首先设计三层染色体编码与解码方式,其次设计三种种群初始化策略,再次设计适用于本问题的交叉与变异方式,接着改进精英策略以避免算法过早收敛或陷入局部最优,最后根据Ma OGFJSP问题特性设计含两种邻域结构的变邻域搜索（VNS）以提高算法的局部搜索能力。最后,在仿真实验中,本文基于经典算例设计适用于Ma OGFJSP的测试算例,对混合算法的整体与局部性能进行测试,并利用反世代距离与超体积等指标评价求得的非支配解集,实验结果表明混合算法在解决高维多目标绿色柔性作业车间调度问题上具有可行性与有效性。同时,以A公司发动机车间冷却系统生产线为例,通过各目标函数的权重为决策者选出满意的调度方案,且采用延迟加工策略这一绿色调度策略来进一步优化绿色指标。在理论方面,本研究增加了Ma OGFJSP数学模型与优化算法方面的知识。从实践角度来看,本研究能够指导制造企业开展绿色车间调度,提高车间经济效益,减少资源浪费与环境影响,并帮助决策者从帕累托（Pareto）解集中选出满意解。