在此企业改革大方向下,生产调度系统作为企业生产系统重要的环节之一。一方面应当继续发挥生产调度系统在降低企业生产成本、缩短生产周期、提升生产效率,以及优化资源配置等方面的功能。另一方面,应当将生产系统的柔性和稳定性考虑进调度模型,提升生产系统的稳定性和抵御风险的能力。在不确定条件下稳定及时供货,加强企业下游客户的满意度提升企业竞争力寻求与供应链中企业的战略性合作机会。本文针对传统车间调度模型假定加工环境确定且优化目标单一的限制,本文研究加工时间不确定的置换流水车间调度问题,在最小最大遗憾值准则下构建同时考虑拖期和总完工时间鲁棒调度模型。通过有向图工具对最大遗憾值情景(即最差情景)进行分析,并运用遗传算法进行模型求解。实验仿真结果证明了本文所提出模型的有效性,也弥补了经典调度模型中仅考虑总完工时间鲁棒性的不足。主要完成了如下几方面的内容:1)将工件在设备上的加工时间通过区间表示,此种不确定因素的表示方法较随机或模糊变量表示方法既简便并且具有较高的准确性。同时,结合有向图工具将无限数量的加工时间情景缩小至有限数量的、可计算的加工时间情景。并且基于最小最大遗憾值准则,构建了以最大完工时间遗憾值为目标函数的鲁棒调度模型。2)将生产拖期考虑进调度模型,提高了调度系统准时交货的能力。本文通过引入调节参数的方法结合遗传算法将调度方案中生产拖期超出最大拖期容忍上限的调度方案淘汰掉,从而保证调度模型所求解调度方案的鲁棒性和准时性。3)基于L公司的实际生产数据,验证了本文所提模型的有效性。