1、輪胎制造行業(yè)是一個生產規(guī)模較大，資源和勞動力密集的行業(yè)，良好的生產計劃的制定對企業(yè)的生產過程和實際收益具有重大的意義。在輪胎生產中，硫化工序作為瓶頸工序，其調度計劃制定好壞直接影響整個輪胎生產流程的效率，因此本文主要研究硫化車間中的生產調度問題。
　　首先，本文介紹了車間調度的研究現狀，包括研究的車間調度的分類、特點、研究方法和發(fā)展趨勢。
　　其次，本文根據硫化車間真實的生產情況，如各種約束條件和企業(yè)目標，提出并建立了硫化車

2、間的數學模型。
　　再次，本文針對針對基于最小化最大完成時間的硫化車間調度問題的特點，同時為了克服蟻群算法易陷入局部最優(yōu)的缺點，提出了一種以硫化車間調度問題為背景的改進的蟻群算法。算法將遺傳算法融入到了蟻群算法的每次迭代過程中以加強算法的局部搜索能力，同時保持搜索解的多樣性;并利用蟻群算法正反饋的特性，加強整個算法的收斂速度，提高其求解效率。以硫化車間某生產小組為例，利用改進后的蟻群算法進行系統(tǒng)仿真，仿真結果結果與ACS算法、GA

3、AA算法進行比較，證明本文提出的算法在求解質量和收斂速度方面都更加有效。
　　然后，本文針對多目標硫化車間調度問題進行分析，并根據其特點對改進的蟻群算法的函數進行設計和改進，使之能夠滿足多目標的求解需求，通過系統(tǒng)仿真實驗驗證，本算法在求解質量和收斂速度上都較MACS算法、MOGA算法更優(yōu)。
　　最后，本文針對動態(tài)不確定條件下的硫化車間生產調度問題，本文以硫化機故障為例，采用改進的蟻群算法和滾動再調度技術相結合的方式，成功解決