混合流水车间调度问题（Hybrid Flow-shop Scheduling Problem,HFSP）是流水车间调度问题与并行机调度问题的综合,广泛存在于造纸、制药和半导体等制造业的实际生产中。由于该问题是NP-hard问题,很难用传统的数学规划方法进行高效求解。本文研究了单目标HFSP、多目标HFSP和多目标动态HFSP,并基于萤火虫算法（Firefly Algorithm,FA）设计了高效的智能调度方法。首先,针对单目标HFSP,设计了萤火虫算法用于求解。以最小化最大完工时间为目标,建立了该问题的数学模型;在算法设计中,结合问题的离散特性,设计了基于工件的编码机制和正反向混合解码机制;引入交叉策略和基于概率的多邻域协同搜索策略,用于种群的更新;针对当前最优解,采用工件微调的邻域搜索策略;采用标准算例集测试,并与其它算法对比,验证了萤火虫算法求解HFSP的有效性和优越性。其次,针对多目标HFSP,设计了多目标萤火虫算法用于求解。考虑能耗指标,以最小化最大完工时间和总能耗为目标,建立了该问题的数学模型;根据HFSP能效优化的三个子问题,设计了基于工件和机器速度选择的双层编码机制;应用多目标优化理论,基于Pareto支配关系求解Pareto前沿;针对当前Pareto解集,采用节能策略;采用随机算例集进行测试,并与其他算法对比,验证了所提算法具有显著优势。然后,针对多目标动态HFSP,设计了多目标萤火虫算法用于求解。考虑机器故障动态事件的影响,以最小化最大完工时间、总能耗和系统稳定性为目标,建立了该问题的数学模型;考虑动态问题的特性,改进了多目标萤火虫算法,并引入快速非支配排序和拥挤距离更新种群;采用随机算例进行求解,并与其它算法对比,验证了所提算法在各方面的优异表现。最后,对全文主要工作进行总结,并展望了未来可能的研究方向。