1、作為一類勞動密集型的制造業(yè)，服裝生產的任務調度與控制主要依賴于生產管理者的知識、經驗甚至直覺。這導致生產決策往往不是最優(yōu)并且是不可靠的。同時，隨著小批量生產的流行與產品款式的頻繁變化，單靠人工進行生產任務調度已無法滿足當前服裝快速生產的要求。本文針對服裝生產中的任務調度要求，對生產任務調度問題進行了分析與建模，提出了基于一類改進的離散差分進化算法的任務智能調度模型。在此基礎上，開發(fā)了集離散事件仿真模型與任務智能調度模型于一體的生產調度專

2、家系統(tǒng)，為服裝敏捷制造過程中的生產計劃與控制提供科學的決策。本論文研究的主要貢獻和創(chuàng)新點如下：
　　 1.根據(jù)服裝混合流水線的特點對任務調度問題進行數(shù)學建模，給出了其目標函數(shù)與約束條件。針對多目標的總體評價問題，提出了效用函數(shù)用于綜合多種效用值，并給出了效用函數(shù)的定義。
　　 2.提出了利用離散事件仿真模型實現(xiàn)對混合流水線動態(tài)過程的模擬，解決了無數(shù)學方程可直接獲取混合流水線動態(tài)性能目標的難題。此外離散事件仿真模型還能為管

3、理者提供直觀的方式用于微調調度策略，為管理者手動分配任務提供一種便捷的途徑。
　　 3.提出一種基于Pareto最優(yōu)集思想的改進離散差分進化算法，該算法有效地增加了種群的多樣性，解決了傳統(tǒng)差分算法過早收斂的問題。同時，將改進的離散差分算法用于服裝生產中的任務調度問題。大量實驗結果表明了該算法的正確性和有效性。
　　 4.開發(fā)了一類適用于服裝企業(yè)手工制衣流水線的任務智能調度專家系統(tǒng)，給出了其程序結構及主要模塊的實現(xiàn)過程，并