柔性作业车间调度（Flexible Job Shop Scheduling Problem,FJSP）是实现制造业高效率、柔性化、高品质和低成本的关键,具有重要的理论和实践意义。传统柔性作业车间调度只专注于单一目标,难以满足当前制造业的需求。多目标优化算法因可同时优化多个目标而被广泛用于解决柔性作业车间调度问题。当前基于多目标优化的柔性作业车间调度方法仍存在面对多个目标时调度方案多样性缺失、算法易陷入局部最优等问题。因此,本文提出基于自适应邻域改进参考点策略的多目标柔性作业车间调度方法求最优调度方案解,设计并实现多目标柔性作业车间调度系统。本文主要工作如下:（1）针对多目标FJSP调度方案多样性缺失及调度算法陷入局部最优的问题,提出一种基于自适应邻域和Knee point参考点改进策略的多目标柔性作业车间调度方法（AKNSGA-FJSP）。一方面,为提高多目标FJSP调度方案的多样性,提出基于自适应邻域和拐点改进参考点的策略优化快速非支配排序算法（NSGA-III）,使非支配解更广的覆盖前沿面,提升调度方案多样性。另一方面,为解决算法易陷入局部最优而导致所求解非最优调度方案的问题,提出一种基于最优粒子策略的非均匀变异算法,使粒子迭代中不断被最优粒子影响,提高算法收敛性和跳出局部最优的能力。在柔性作业车间调度数据集上的实验结果表明,本文所提方法相较于其他相关方法具有更好的收敛性和多样性。（2）针对AKNSGA-FJSP方法中存在目标函数权重模糊导致难以选出最优调度方案的问题,提出一种基于权重选择策略和AKNSGA-FJSP的多目标柔性作业车间调度方法（AKNSGA-WCS-FJSP）。首先,通过权重配比区间构建目标函数关系矩阵,并提出用AKNSGA-FJSP筛选多组目标函数权重向量。其次,提出基于区间中值比作为偏好的目标函数权重选择策略,找出最优目标函数权重向量,提高方法的寻优性能。最后,在柔性作业车间调度实例数据集上与多种柔性作业车间调度选择方法对比,实验结果验证AKNSGA-WCS-FJSP调度方法的有效性。（3）设计并实现基于AKNSGA-FJSP多目标柔性作业车间调度方案选择系统,包括登录模块,基础数据模块,系统仿真模块,调度方案推荐模块。该系统能够有效选择多目标柔性作业车间调度的最优调度方案,并验证本文方法的有效性。