随着制造技术的快速发展,当前的市场环境呈现出产品生命周期短、产品类型不确定和需求不稳定等特点。传统的生产方式难以应对变化的市场需求,企业需寻求一种新的生产方式应对市场环境。Seru生产是一种兼具柔性和效率的生产方式。Seru生产系统包括Seru构造和Seru调度两个关键决策,只针对其中一个决策进行优化,无法得到全局最优解。多能工的配置影响着Seru生产系统的生产能力。因此,本文考虑多能工的异质性,研究以最小化最大完工时间和最小化总人力成本为优化目标的Seru生产联合优化问题。本文主要研究工作如下:（1）以非全能工下分割式Seru生产为研究对象,将工人的技能组合作为已知条件,考虑多能工的异质性,主要包括工人技能组合的差异和工人技能熟练水平的差异,对Seru构造和Seru调度两个关键决策进行联合决策,以最小化最大完工时间和最小化总人力成本为目标,建立了基于多能工配置的Seru生产联合优化的数学模型。（2）针对本文提出的多目标优化问题,利用线性加权的方式将多目标问题转化为了单目标问题。对小规模问题,设计了一种两阶段算法。第一阶段求解Seru构造问题,通过枚举可行解,得到较优的Seru构造。第二阶段在第一阶段的基础上,求解Seru调度问题,采用回溯算法和线性规划工具CPLEX两种方法分别求解给定Seru构造下的最优Seru调度。最后通过比较所有Seru构造下的总目标值,得出联合优化的较优解。（3）对于大规模问题,设计了协同进化算法,利用协同进化思想将Seru构造种群和Seru调度种群关联起来,即通过引入一个子种群中的较优个体作为合作者,帮助另外的一个种群完成进化,实现Seru构造和Seru调度种群的协同进化,最后,得出联合优化的较优解。（4）采用C++语言实现了算法。设计不同数据规模下的算法对比实验,将两阶段算法所得的结果和协同进化算法所得的结果进行对比分析。实验结果表明,对于小规模问题两阶段算法求解的结果优于协同进化算法。对于大规模问题协同进化算法比两阶段算法性能更好。