随着全球化的竞争与市场环境迅速变化,为了满足客户多样化和个性化的需求,不断缩短的产品生命周期、削减在制品库存和按时保质交货等,促使企业越来越关注如何为车间生产制定合理的调度方案,以提升自身竞争力的同时,保证客户满意度。机器人制造单元调度问题作为经典作业车间调度问题的一种扩展,同时也是最困难的NP问题之一。机器人制造单元调度问题逐渐引起了到高校科研人员和企业技术人员的重视,在机器人制造单元调度问题中,不仅要考虑机床加工工序排序,而且还要考虑机器人搬运工序排序。因此,如何设计适合机器人制造单元调度问题的染色体编码方式以及高效的初始解,是利用智能算法在求解机器人制造单元调度问题的关键。本文通过对已有染色体编码方案的分析与总结,设计一种基于机器工序的分层调度方案,提高了初始解的质量。本文描述了机器人制造单元调度问题的基础上,重点研究了job-shop类型机器人制造单元的相关调度问题,主要内容有以下几个方面：首先,从单元组成、单元特性、调度的各个约束以及单元中调度机制出发,对job-shop类型机器人制造单元进行了全面的描述和分析。其次,针对含单台搬运机器人的job-shop类型机器人制造单元调度问题,考虑输入／输出缓冲区容量约束和工件在机床缓冲区上的先入先出(First In First Out, FIFO)管理规则,并结合机器人搬运的路径规划,no-move-ahead约束条件,建立了其数学模型和析取图模型,以最小化最大完工时间为优化目标。然后,使用分支定界方法求解,LINGO软件编程。最后验证了算法的有效性和可行性。再次,许多研究显示单一算法较难解决复杂的调度问题,几种优化算法的合理混合或者改进算法能够提供更强大的搜索能力。本文在遗传算法的基础上,引入局部领域搜索算法进行混合,求解带多台搬运机器人的job-shop类型机器人单元调度问题。从机器人数量角度出发,分析问题的特点,为提高初始种群的质量,采用分层调度和启发式分配规则相结合的启发式方法初始种群；然后,在带单台搬运机器人的job-shop类型机器人制造单元的数学优化模型以及析取图模型基础上进行改进,查找关键路径和关键路径上的机床块、同一台机器人的搬运工序块及非同一台机器人上相邻搬运工序块,对块的块首、块内和块尾工序采取移动和交换的策略来构造领域结构。通过基准算例进行测试,实验结果证明算法是有效的。最后,综合以上的研究成果,结合课题组在广东某模具企业开发的机器人制造单元的软件系统,在原有系统平台上开发了基于的C/S框架的机器人制造单元调度问题的原型系统,并对机器人制造单元调度问题的进一步研究做出展望。