生产调度与设备维护是企业运作管理的两项核心内容,前者可以有效地提高企业的生产水平,后者可以保持生产活动持续可靠地进行。然而在生产调度研究领域,通常假设生产资源持续可用,只考虑生产排序的优化,不考虑生产资源的维护以及故障后的维修等活动所造成的不可用时间。在实际生产活动中,这种忽略会严重地干扰调度优化的结果,影响企业的正常运作,预防性维护活动可以有效地降低生产资源的故障率,提高生产系统的可靠性,但也不可避免地占用有效的生产时间。为平衡和解决生产调度和维护活动之间的冲突,综合考虑生产系统的影响因素,对生产调度与模具预防性维护集成优化问题进行了研究。本文以Flow Shop的生产调度为研究对象,首先基于提前/拖期惩罚为目标,在生产调度中考虑模具的预防性维护活动,建立模具预防性维护和生产调度的集成优化模型,应用遗传算法求解分析和比较了基于周期性维护和决策性维护策略对调度结果的影响,验证了决策性维护的有效性。在此基础上,为了同时平衡生产和维护相关的目标,以提前/拖期惩罚和模具利用率为双目标进行建模,并针对模型求解中的约束优化问题,基于差分进化算法和区分可行解及不可行解的双种群差分进化算法求解约束优化问题的优点,改进变异、交叉策略,提出一种改进的双种群差分进化算法对所建模型进行优化求解。在不同问题规模下,对比改进双种群差分进化算法和NSGA-Ⅱ算法的实验结果,实验表明改进的双种群差分进化算法在求解质量和运算速度均优于NSGA-Ⅱ算法。基于系统可靠性理论,进一步同时考虑模具和机器两种关键生产资源的故障以及相应的维护维修活动,以提前/拖期惩罚、模具利用率和机器利用率为目标建立了集成双资源维护的多目标优化数学模型,并应用改进的双种群差分进化算法对模型进行求解。最后,针对本文所建模型及其求解算法设计和开发了提供生产排序和资源维护计划功能的调度软件系统,有利于生产调度的执行以及资源的维护管理,从而提高企业的管理水平和生产效率。