利用现代各种先进的方法和科技，改善生产经营方法，优化运营模式，合理制定资源分配的生产计划和调度方案是实现精细化生产、增强企业竞争力的一个重要方面。随着市场的环境以及客户对产品个性化的需求变化，多品种、小批量生产方式已经逐渐成为制造业的主要生产模式。因此，研究柔性流水车间的批量调度问题的优化算法，对先进制造业更好的发展具有重要的理论价值和现实意义。　　本文对柔性流水车间批量调度问题的定义和特点进行了分析总结；阐述了批量调度问题发展进程和研究现状；对单阶段多产品和多阶段多产品批量问题的模型进行了简要总结；分类介绍了求解批量调度问题的不同算法，阐述了拉格朗日松弛算法的基本思想、应用研究情况和具体求解的框架。　　对汽车内饰件生产流水车间的生产工艺和调度特点进行总结，根据生产计划调度基本依赖人工进行计算调整和企业面临的相关实际问题，建立了需准备时间的柔性流水车间批量调度的数学模型，考虑了与调度顺序相关的准备时间、交货期限和生产能力有限等相关约束条件。给出了基于拉格朗日松弛方法的优化算法：将经过松弛的子问题分别基于网路分析、动态规划的思想设计了求解算法；进而设计了拉格朗日松弛启发式算法构造可行解和改进上界值。　　在基本算法分析的基础上，引入模糊概念改进了次梯度算法来更新拉格朗日乘子，同时引入了Bundle算法进行了对比分析；设计了16组不同问题规模的160个算例实验，用C++语言编译算法程序进行实验仿真测试。实验测试结果，证明了基于拉格朗日松弛算法的可行性和有效性。