现代制造企业在经济全球化的环境下面临着前所未有的竞争压力,对生产管理提出了更高的要求。调度是对稀缺资源进行优化分配。一个好的调度可以使生产企业提高生产效率、节约生产成本,从而为企业带来巨大的经济效益。大部分调度问题都是NP-hard的,求解这类问题,一种常用的方式就是找到有效的启发式算法,以合理的计算代价求出较好的结果。过去大量的研究成果集中在离线算法和在线算法方面,对可以预测到部分未来信息的情况考虑较少。本文将预测控制的思想应用到调度问题中,提出了预测调度算法,并研究了其在三类典型的调度问题中对改善性能的作用。归纳起来,本论文主要做了以下三个方面的工作:针对单机加工、有到达时间约束、最小化总加权完工时间的调度问题,提出了一种预测调度算法,证明了预测调度算法在该问题上的竞争比下界为2,和在线算法的竞争比相同。这表明,在性能保证方面预测调度算法和在线算法是相同的。但对一般情况的实例进行了大量的仿真,从统计的意义上说明预测调度算法优于在线算法的。针对同速机,有到达时间约束,最小化最大完工时间的问题上,提出了一种预测调度算法。通过仿真,发现该算法在极差情况下的性能比小于原来最优的在线算法,这说明该算法的性能保证可能优于在线算法。对一般情况下的实例也做了大量的仿真,结果说明,预测调度算法的性能优于在线算法。针对一类信息不准确的Job shop问题,提出了一种预测调度算法。在预测窗口内,使用移动瓶颈算法求解子问题;在窗口外,用较简单规则进行虚拟调度。通过仿真,与静态算法比较,发现预测滚动机制的引入,在一定程度上可以改善调度性能。