柔性作业车间调度问题（FJSP）是一种典型多项式复杂程度的非确定性（NPhard）问题,目的是对车间生产资源进行有效的管理分配,以提高企业制造效益和市场核心竞争力。虽然近年来关于FJSP的研究受到了学术界跟工业界的广泛关注,但是由于车间实际加工状况的复杂多变以及问题本身的求解难度,对于许多实际生产中可能存在的约束都有待进一步的研究。首先,工人学习效应就是其中一种在实际生产中广泛存在、且对生产制造具有重要影响的约束因素。其次,绿色制造概念的提出使大多数企业在关注经济效益的同时也开始考虑绿色环保方面的制造因素,如何平衡企业经济效益与环境影响是许多企业目前亟需解决的问题。此外,对于新提出的LFJSP-WL问题模型,如何设计一种高效的优化算法对其进行求解也是研究中的重点和难点之一。因此,研究一种平衡工人学习及低碳排放的生产调度模型及优化算法具有重要的学术意义与实践意义。针对以上问题,本文主要研究内容如下:（1）提出了考虑工人学习的低碳FJSP模型（LFJSP-WL）,其中工人具有自主学习能力,对于工件加工时间有一定影响。根据每个工人学习能力的不同及累积加工时间的差异,建立了属于每个工人的加工时间函数。此外,对于在工件加工过程、机器待机状态、刀具磨损消耗和辅助材料消耗产生的碳排放进行了进一步分析,并建立了相应的函数模型。通过综合考虑以上两种函数,建立了以最小化最大完工时间、工人总费用和降低生产过程碳排放总量为目标的数学模型。（2）针对所提出的LFJSP-WL模型设计了一种模因算法进行求解。根据问题特性,对模型的3个子问题分别设计了3种有效的初始化方法以提高初始种群的质量和多样性,并根据染色体的结构提出了2种交叉算子和3种变异算子来对进化过程中解的质量和解的空间进行优化。此外,设计了带有4种邻域结构的变邻域搜索算子来增强算法的局部开发能力,采用精英池来更新保留每一次进化过程中产生的优秀个体,利用田口正交实验的方法来得到算法关键参数的最佳组合。通过扩展FJSP的标准算例,构建了适用于本文模型的22个测试算例,利用多组对比实验验证了所提算法对于求解本文LFJSP-WL模型具有较好的寻优性能。（3）开发了一套易于扩展的车间调度Web原型系统。通过对相关车间调度问题数学模型与优化算法的分析总结,基于Java Web技术开发了一套适用于不同车间多场景的车间调度原型系统,该系统包括系统管理、车间数据管理、调度管理和报表管理四个模块。