迄今为止对小批量多品种的Job-Shop车间作业调度问题的研究,很少考虑配合加工的工艺约束,而且多数是在车间制造资源相对固定的情况下去考虑车间作业的调度。配合加工是在精密和超精密加工中为保证配合精度常用的加工方法,配合加工在通常的串行作业过程中加入了一些并行作业,增加了车间作业调度的约束和难度。此外,越来越多的制造企业采用可重组制造技术,以提高制造系统的柔性。针对这两个方面的要求,本文在研究车间作业调度问题时,将车间的资源配置和作业调度这两个问题综合进行考虑,采用多色集合理论对设备集与工序集进行有效配对,并应用启发式模糊综合评价算法实现多目标条件下的优化调度。具体的研究内容为:(1)在进行车间作业调度之前,首先根据各个作业的要求,对车间的设备等制造资源进行配置。针对车间制造资源的管理和配置的特点,通过对制造资源之间的配置关系、加工条件、生产要求等约束条件的分析,应用多色集合和多色图,建立资源关联图模型。并运用多色集合的围道矩阵和推理运算规则,推导出工序集所有可行的资源配置集合。(2)研究了具有配合加工工艺约束的车间作业调度的方法。由于存在了配合加工的特殊工艺约束增加了车间调度的复杂性,所以本文采用启发式模糊综合评价算法研究解决这类配合加工的调度问题。通过将此类调度问题的工艺约束,时间性约束,设备约束等要求化为评价指标,借助模糊综合评价方法确定各工件工序的优先级顺序,并选择确定适合的加工设备,从而得到问题的可行解。(3)开发了支持配合加工的车间作业调度的原型系统,通过实例验证了本文所提出的启发式模糊综合评价算法的可行性。