模具是工业生产中不可或缺的基础工艺装备,主要用于高效大批量生产工业产品中的有关零部件和制件,是制造装备业的重要组成部分。模具制造水平的高低,已经成为衡量一个国家产品制造水平高低的重要标志。伴随着全球制造业向我国转移的大趋势,广东逐渐成为世界制造业的重要基地之一,模具需求量日益增加。然而,与发达工业国家相比,我国模具工业的综合水平仍存在一定的差距,这种差距在企业生产管理方面表现得尤为明显。模具制造属于面向资源的单件工程订货型生产方式。模具生产过程特别强调交叉与并行,自始至终存在着双向信息的传递,属于典型的项目式运作模式。模具的生产管理具有多企业、多项目共享资源,协调管理的典型需求。模具生产过程中存在许多不确定因素(如任务工期不确定、可再生资源发生故障、随机插入新订单等),这些不确定因素的出现往往导致实际生产无法遵循开始制订的基准调度计划,只有采取行之有效的预防方法和科学的动态调度与控制策略,才能优化资源配置,尽量消除不确定因素的影响,确保项目顺利进行。本文在国家自然科学基金(50675039、50875051)和国家863计划资助项目(2006AA04Z132)的联合资助下研究不确定环境下的模具制造多项目动态调度问题。从模具制造的实际情况出发,分析了不确定因素的描述方法,并详细探讨了模具制造多项目动态调度的决策机制,以及相关调度模型的构建、仿真与求解方法。论文研究成果的应用,将有利于提高模具企业的生产管理水平,从而提升我国模具行业的整体竞争力。论文的主要工作包括如下几个方面：1、分析了模具的制造方式与特点,阐述了不确定因素和突发事件对模具制造多项目调度计划的影响,在此基础上构建了一种不确定环境下的模具制造多项目预测—反应式调度模型；2、针对模具制造项目执行过程中任务工期不确定的情况,提出了一种模具制造多项目预测—反应式调度模型求解算法。首先采用启发式微粒群算法,并结合基于关键链技术的时间缓冲设置方法求取模具制造多项目调度的预测计划(基准调度计划)。在调度计划执行过程中,以任务拖期为作为反应调度的触发事件,应用基于复合最优模型的改进微粒群算法,并结合修改后的串行调度生成方案和并行调度生产方案求解反应调度模型,以缓解局部任务拖期对整体调度计划的影响；3、针对模具制造项目执行过程中任务工期不确定和项目调度计划具有固定资源流约束的情况,提出了一种度量资源流网络稳定性的方法,并设计了一种基于优先规则的微粒群算法来构建稳定的资源流网络,在此基础上提出了一种具有固定资源流约束的模具制造多项目预测—反应式调度模型求解算法；4、针对可再生资源发生故障与任务工期不确定这两种不确定因素同时出现对多项目调度计划的干扰问题,提出了一种模具制造多项目预测—反应式调度模型求解算法。采用生灭过程理论对可再生资源的不确定性进行了分析与建模,提出了一种基于两阶段优化的启发式算法来求解稳定的基准调度计划。根据实际情况,对常用的串行调度生成方案进行了修改,在此基础上提出了一种基于混沌微粒群算法的反应调度算法；5、从多目标优化的角度出发,系统地研究了可随机插单、可再生资源发生故障以及任务工期不确定等多种不确定因素共同影响下的模具制造多项目动态调度问题。提出了一种基于最优解评估选取方法,并将孤立点搜索策略与精英归档策略相结合的改进多目标微粒群算法进行反应调度模型求解；6、开发了一套《不确定环境下的模具制造多项目动态调度仿真系统》,便于设置不同的环境,采用各种不同的算法和数据,以及配置不同的算法参数进行模具制造多项目调度仿真,从而对上述调度模型的合理性与有效性进行分析与验证,同时也有利于对相关调度算法的性能进行系统地分析与比较。