本文研究非标机械零部件网上采购平台环境下的资源优化调度问题,解决传统的非标机械零部件线下采购中的采购垄断、采购供需间响应能力差、采购动态优化不及时等问题。本文的研究在网络资源优化调度方面有重要的理论意义,对提升非标机械零部件的采购效率,为采购商提供有效的个性化解决方案具有重要的实际意义。非标机械零部件的网络采购响应了我国“以信息化带动工业化”的发展战略,对推动我国网络经济发展,扩展我国非标零部件采购市场,提升我国加工制造行业的国际竞争力等多方面产生重大作用。本文创新点有两点,第一,设计了资源动态实时优化的调度策略。制造资源动态调整造成采购时间、采购成本、服务质量的不断动态变化,设计马尔可夫决策过程,通过参考以往数据和整体目标数据来预测未来的决策,实现决策的动态实时调整,使得整个决策满足采购商的采购需求。第二,开拓性的将基于平台的资源整合和共享的理念有效的应用到非标机械零部件网络采购领域,依据非标机械零部件自身的特点和非标机械零部件个性化采购的需求,构建了面向非标机械零部件网络采购的数学模型,并对模型进行模拟。本文主要研究内容和方法:首先,分析了非标机械零部件网络采购与传统采购的不同,介绍了解决静态调度问题的遗传算法基本理论和解决动态实时调度问题的马尔可夫决策过程随机优化理论。其次,根据非标零部件采购需求的多样性建立了多目标静态资源调度模型,将NSGA-II算法的固定交叉率和变异率设计为自适应交叉率和变异率;根据采购商的采购需求的变动性将采购商的采购需求作为偏好信息引入改进的算法中,并在算法最后运用模糊综合评判模型方法来寻得最优静态资源调度方案。最后,根据实际调度过程中会有很大的确定性因素和随机因素对静态调度方案的影响,建立了动态实时调度的马尔可夫决策过程模型;设计动态调动策略,设计Q-learning算法对动态调度模型进行求解。本文对非标机械零部件网上采购模式的研究,实现了供应商之间的协作,优化了非标机械零部件的采购流程,提高了采购效率,降低了采购成本。通过对静态调度模型和算法的研究,实现了非标机械零部件“个性化”采购需求与制造资源的高效匹配对接,实现了静态调度方案的“个性化”最优选择。通过对动态实时调度模型和算法的研究,综合考虑采购商、供应商、采购平台三层用户的利益和不同环境下的动态调度过程,实现了理论上可靠,实际中有效的实时动态调度方案,同时实现了非标机械零部件网上采购的实用价值。