随着市场对产品多样化和定制化的需求不断提高，越来越多的制造企业为了更好的满足客户要求，开始使用多品种混流生产的方式来进行多品种小批量的生产。混合流水线可以通过对生产资源的调配，在一条生产线上同时生产多种工艺相近的产品，越来越多的制造企业把混合流水线作为非常重要的生产组织方式。为了保证混合流水线正常运行，对各个工位进行准时化的物料补给是必须要解决的关键问题，但是混合流水线上各个工位的物料需求会随着产品类型的变化而变化，这提升了混合流水线的物料准时化供应的难度。采用人工大批量、小批次的配送方式，可能会造成线边库存堆积或配送不及时等问题，新型的自动化生产线往往使用AGV（全自动导轨小车）代替人工送料。因此，怎样在保证混合流水线正常运转的情况下，减少线边库存的积压，使用AGV对各个工位进行高效、准时、准确地物料补给，已经成为混合流水线亟需解决的难题。
　　本文在混合流水线生产模式下，考虑线边库存控制、运输成本控制以及物料准时化配送的需求，建立了综合考虑运输成本和线边库存成本的多目标联合优化的混合流水线物料准时化调度数学模型。并充分分析遗传算法和粒子群算法原理和结构的优缺点，结合物料配送任务优先级，提出基于任务优先级的遗传粒子群混合算法，求解物料准时化调度模型。应用基于任务优先级的遗传粒子群算法对混流装配线进行物料准时化配送问题实例求解，得出最优的配送方案和配送周期，对各工位实行多批次、小批量的物料供应，并验证了算法具有更好的寻优能力和收敛速度。最后用FlexSim对算法结果进行仿真验真，设计开发基于FlexSim的混流模式下物料准时化配送的仿真平台，为混合流水线的物料准时化调度方案决策提供数据支持。