该文采用将其分解为上下两层分别进行优化,即管理层(生产计划和调度)的优化和操作层(生产装置的操作控制和系统内集成)的优化.上层在接到外界输入的信息后做出决策,并把它下达到下层,下层在接到指令后,通过计算机进行模拟与优化,并把信息反馈到上层,如此反复直到得到一个较优的生产方案.该论文分别针对上下两层中的生产计划优化和质量交换网络优化进行了以下研究.1 论文在分析现有质量交换网络综合方法不足的基础上,提出了利用遗传算法进行质量交换网络综合的超结构模型,并提出采用遗传算法对超结构模型进行优化的实现方法.通过实例优化分析说明提出方法的有效性.2 针对不确定环境下的生产计划的优化问题,分别对产品和原材料需求与供给不确定情况下和产品及原材料价格不确定环境下两种情况进行研究.3 开发了基于实数偏码的多目标遗传算法,该算法通过测试函数测试表明具有较强的收敛到全局非劣解的能力并具有较好的非劣解分布.最后将多目标遗传算法应用于价格不确定环境下的生产计划的优化问题,通过计算表明采用多目标遗传算法可为决策者进行决策提供大量可行的非劣解,决策者可根据个人的偏爱选择不同的生产方案.