批调度问题,作为一种新型的调度问题,近几十年来引起学者的热切关注。目前已被广泛应用于电子设备制造、交通运输、和金属加工等领域。不同于传统的机器加工,批处理机能够同时加工处理多个工件,极大地提高企业的生产能力。合理的调度能够实现企业对生产过程的有效监管和控制,从而增强企业的竞争力。因此,研究批调度问题,通过优化调度来提高资源利用率,对于提高企业的生产管理水平具有重要的理论价值和现实意义。本文主要研究了包含差异工件的并行批处理机调度问题。考虑到此类问题属于NP-Hard问题,我们考虑用一些智能优化算法进行求解。本文主要研究内容和创新点如下:(1)研究了包含差异工件的并行批处理机调度问题。优化目标是最小化制造跨度。首先,我们根据问题假设提出了一个混合整数规划模型,并提出了一个下界来评估解的质量:其次,设计了MFF-LPT启发式规则解决分批排序问题,提出了基于4种更新机制的分布估计算法;最后通过仿真实验将提出的算法和遗传算法、模拟退火算法进行对比,验证了算法的有效性。(2)研究了包含差异工件、工件动态到达约束和机器差异容量约束的并行批处理机调度问题。优化目标是最小化制造跨度。首先,我们对这一问题建立了混合整数规划模型;其次,我们提出了一种基于工件序列编码的人工蜂群算法,并在该算法中设计了一个新的启发式算法来同时解决分批调度问题,以及一个局部优化算法来改善算法的性能;最后生成随机算例通过实验和其他一些现有的算法进行了对比。最后,对全文的研究工作进行了总结,并对未来相关问题的研究方向做出了展望。