随着全球经济竞争的愈加激烈,制造业需不断转型来满足市场需求的多元化、定制化。企业的生产方式也由产品种类较为固定的大批量生产模式逐渐转向多品种、小批量的生产方式。为适应市场需求的不断变化,制造系统内部结构组成也需要进行相应的调整,为此可重构制造系统（Reconfigurable Manufacturing System,RMS）应运而生。可重构制造系统,通过重构系统内部构型,可以快速响应市场变化,提高生产效率,降低生产成本。设备布局和作业调度作为可重构制造系统的两大关键技术,是经典的组合优化问题,两问题在实际应用中相互关联、相互作用,因此对设备布局与作业调度问题进行集成仿真优化研究是很有必要的。为了在可重构车间的每个重构周期内,对设备布局与作业调度集成优化求解,本文通过设计嵌套式引力搜索-遗传算法,并结合熵值法-TOPSIS多目标评价模型,构建多目标的设备布局与作业调度集成仿真优化模型,为可重构车间周期化重置设备布局与作业调度方案提供理论与仿真优化方法。在对可重构车间特点、设备布局类型及作业调度流程分析的基础上,设计布局与调度的求解方法,确定可重构车间中设备布局与作业调度集成优化的各项评价指标。并设计设备布局与作业调度集成优化的总体研究框架,采用离散事件建模法构建仿真模型,通过仿真模型计算各指标值,并结合优化算法对集成问题求解。以完工时间最小、AGV负载距离最短、最大机器负荷最小为优化目标构建数学模型。在明确模型约束,优化目标的基础上,对仿真模型进行设计。在多个优化目标下为得到较优的布局与调度方案,利用熵值法对各评价指标进行赋权,再结合TOPSIS法为不同方案进行评价排序,实现方案的择优选取。针对可重构车间中设备布局与作业调度的相互关系,设计嵌套式引力搜索-遗传优化算法。嵌套式算法分为内外两层。其中,内层为自适应遗传算法,对设备位置合理分配;外层为改进的引力搜索算法,对车间作业调度进行有效计算。嵌套式引力搜索-遗传算法的内外层在迭代过程中通过数据交互实现集成优化求解。为解决可重构车间的设备布局与作业调度集成求解问题,将仿真模型与嵌套式引力搜索-遗传优化算法相结合,建立设备布局与作业调度集成仿真优化模型。通过案例,验证整个优化模型、所提算法及仿真模型的有效性和可行性。