互联网的飞速发展,实现了资源共享,消费需求者也开始追求多样化。生产制造企业需要多批次少批量的新生产模式来应对新消费模式,而单元制造系统由于可以实现新生产模式而受到关注。单元构建与单元调度是单元制造系统中的主要问题。产品物流成本在单元制造系统的生产成本中占比较大,并且学习效应的存在增加了生产成本核算的难度,因此本文主要研究考虑学习效应与产品物流的单元制造系统优化问题。本文主要的研究成果及核心内容主要有以下两个方面:(1)研究了单元制造环境中存在产品物流的优化问题。假设所研究产品为加急产品,即产品生产周期较短的产品。分别以最小化单元制造系统的生产物流成本和缺货成本、最大化提前交货的奖励为目标,对单元内设备上的产品进行生产调度,提出了该问题的非线性数学规划模型,构建了针对该问题的遗传算法。该算法针对产品调度的特点,最终得出优化结果。(2)研究了考虑员工学习效应与生产物流的单元系统优化问题。考虑了产品的复杂度、设备新旧版本以及员工学习能力差异三者影响下的学习效应以及加工过程中的物流成本,最终建立了最小化库存成本、缺货成本以及物流成本的数学模型。根据问题与模型特点,开发了具有二维解结构的遗传算法,以此来解决人员调度与产品调度的联合决策问题。本文通过研究考虑学习效应与产品物流的单元制造系统优化,建立了 0-1非线性规划模型。本文分别结合实例进行验证,并设计了具有二维结构的染色体及相应的遗传算法,结合MATLAB来求解算例的目标函数,最终输出最优的人员分配方案与产品生产路线。数值实验结果表明:在不同的生产规模情形下,本文构建的0-1非线性规划模型可以大幅度降低生产物流成本、库存成本以及缺货成本的总和,考虑产品物流时的成本总和比无物流时显著降低,提高了企业的生产效率,并且大大增强了企业在市场竞争中的优势。