新中国成立尤其是改革开放以来,我国制造业持续快速发展,建成了门类齐全、独立完整的产业体系,有力推动了工业化和现代化进程,显著增强了综合国力。然而,与世界先进水平相比,我国制造业仍然大而不强,在自主创新能力、资源利用效率、产业结构水平、信息化程度、质量效益等方面差距明显,转型升级和跨越发展的任务紧迫而艰巨。本文为提高制造业的产品质量和管理水平,进行战略转型和实现高端制造,将粒子群算法与膜计算思想结合提出一种优化算法,来解决实际生产设计中面临的复杂优化问题。首先,针对粒子群算法易陷入局部极值点,进化的后期收敛速度较慢等不足,提出一种优化算法。通过引入膜计算理论,将原始PSO、标准PSO、MPSO、EPSO、MFPSO、TFPSO六种具有不同优点的粒子群算法分别放入六个基本膜内。进化前期每个膜内算法按照自身的搜索机制发挥每个膜内算法的优点,进化后期各个膜内算法进行多种能量交流,使得最适合解这种问题的膜吸收其他膜内的营养物质壮大自己,同时逐渐消除搜索能力差的膜来寻找最优解。其次,通过测试函数对比本文算法和膜内算法,测试种群多样性,与遗传算法、鱼群算法以及其他膜计算与粒子群相结合的算法进行比较。然后,将在T-S故障树可靠性分析方法的基础上引入所提优化算法构造可靠性优化模型。通过串联系统、桥式系统及实际生产中的系统建立可靠性优化模型并进行可靠性的优化。最后,将所提算法应用到求解混合流水车间调度问题上,建立问题求解模型,实际应用到汽车发动机的车间调度和液压阀块车间调度问题上。