在离散高端装备制造业中,如大型船舶、航天飞机、高端数控机床、工业机器人、轨道交通装备等,都属于复杂产品制造。复杂产品代表了装备制造业的技术制高点,是促进我国装备制造业智能转型升级的重要途径,也是国家国防、工业产业和国民经济的重要支柱,更是提升国家综合国力和国际竞争力的重要保障。复杂产品的装配环节与产品的可靠性和稳定性有着密切关系,是重要的质量控制环节;并且复杂产品以定点及手工装配作业模式为主,导致装配在整个制造过程中,所占周期相对较长,是影响装配效率的重要环节。因此,在复杂产品装配过程中有两大因素直接影响着装配的质量和效率。首先,装配零件之间的配合精度直接影响复杂产品的最终质量,一批零件的实际加工尺寸存在一定的差异,但是由于零件存在尺寸公差带的因素,即使单个零件尺寸位于公差带内,但是零件间的配合关系依然可能出现无法满足期望的装配精度要求的情况,只能通过装配工人多次返工和重装,造成装配质量的下降和效率的损失;其次,目前复杂产品装配前一般都会做齐套性检查,但是如果等待所有工序的物料齐套后才开始进行装配,对装配效率损失很大。因此,研究复杂产品的装配问题,解决由于批次零件加工尺寸差异性造成的零件优化选配问题和非齐套性下的装配并行优化调度问题,对提高复杂产品的装配质量和装配效率具有重要的意义。论文围绕上述问题,在装配约束BOM的基础上,从提高装配质量和提高装配效率两个方面,对装配零件优化选择装配和装配作业车间优化调度问题进行了研究,主要的研究内容如下:首先,针对复杂产品的装配,提出了一种装配约束BOM的概念,设计和建立了一种装配约束BOM的结构。在传统的BOM结构基础上,将配合零件之间的尺寸链约束配合关系、装配的工艺过程、装配工序时间等信息纳入装配约束BOM进行管理,阐述了基于装配约束BOM的车间装配流程。从而为后续的装配零件的优化匹配以及装配任务的优化调度打下了理论基础。其次,在装配约束BOM的基础上,考虑多尺寸链约束配合因素,针对复杂产品装配过程中批次零件尺寸差异性的现象,建立了以装配性能满足率和装配精度为目标的零件优化选配数学模型,用于解决批次零件中零件优化选配问题,从而实现零件之间更好的尺寸配合。围绕该模型,设计了一种混合遗传模拟退火（GASA）算法求解,为了产生可行选配方案,采用了二维巡回编码方式并改进了交叉、变异算子,同时引入了模拟退火算法以避免算法陷入局部最优。再次,分析了定点装配以及装配作业车间调度问题的特点,在装配约束BOM的基础上,考虑装配工序所需零件的到达时间因素,以最大完工时间最小为优化目标,建立了非齐套性条件下的复杂产品装配调度数学模型,从而解决在非齐套性的前提下,装配零件到达和装配过程的并行问题,将大幅缩短复杂产品的装配周期。针对上述模型,设计了一种混合变邻域的改进离散差分进化（IDDE-VNS）算法求解,采用了基于工序关系矩阵的编码方式,使算法能在离散可行域搜索,并对变异、交叉方式进行相应改进以提高算法的全局搜索能力,同时为了增强算法的局部搜索能力,对算法每次迭代的最优个体进行变邻域搜索。最后,以重庆J船舶公司船用柴油机涡轮增压器的装配为例进行实验仿真,验证了所提装配零件选配方法和装配作业车间调度方法能够有效提高产品装配质量和装配效率,对实际车间装配具有指导意义。