● 摘要
复杂产品制造业是国民经济和国家安全的重要基础，其生产调度问题已成为当前研究的热点。然而在实际的生产活动中存在着大量的不确定干扰（如任务返工、机器故障等）使得原有的调度方案失去其有效性和可行性。本文主要针对复杂制造系统产品多样化、手工化比例较大等特点，对返工干扰这一不确定干扰进行了重调度算法的设计。
文本主要工作内容如下：
1、简要回顾了重调度理论的起源和发展，并深入实际生产系统，理论结合实际的探究了复杂制造生产模式。并对简单环境的重调度问题进行了重点学习，提出了一种单机环境下应对返工干扰的重调度策略，并用实例验证了该策略的有效性与最优性。
3、重调度问题往往是多目标优化问题，本文对复杂制造系统的重调度问题提出了一种基于模拟退火算法的混合遗传算法，采用矩阵式优先级编码，提出一种矩阵式编码的交叉与变异方法。并针对双目标优化问题结合统一量纲的方法进行了适应度函数的设计，实现了调度效率与重调度稳定性双目标的权衡优化。
4、对实例对象的生产过程，产品类型、特点及其工艺流程进行了学习的基础上，以Arena仿真建模还原了生产系统的生产作业过程，该系统是在单元化模式的探究中形成的一种近似混合柔性流水作业过程。但该单元模块具有手工作业比例大，操作工具及产品模型特殊性的特点，具有多样化的约束。本文针对共享资源（拼箱操作）、流水线分支，批量流转等约束，进行了具体的仿真方法设计。
5、本文实现了仿真模型与算法的集成应用，在仿真模型中设计了虚拟排队模型以完成优先级表对仿真的控制。将基于优先表矩阵编码设计的模拟退火混合遗传算法集成到了仿真模型中。分别以三种重调度方法，即全局重调度，SPT-SPT局部重调度，以及前后插入法对仿真模型进行了重调度优化，验证了混合算法的优化性能。