车间调度优化是实现智能制造的基础和关键，高效的调度优化技术有助于制造企业实现高效率、高柔性和高可靠性。人在加工制造系统中并不总是追求“利益最大化”，而是根据自己的认识和自己的有限思维，做出“让自己最满意的选择”，从而制约了这个“人-机”协同系统的运行效率。机器故障、订单取消、紧急订单等干扰事件会造成初始调度计划不可行，并导致加工制造系统参与者出现消极情绪和利益损失，此时需要尽可能减小扰动对加工系统参与者的扰动影响，并快速对干扰事件做出反应，提高制造的敏捷化、智能化程度。　　论文首先分析了考虑行为的车间调度干扰管理研究现状以及研究中存在的问题，阐述了车间调度干扰管理理论、行为运筹理论和常用的智能优化算法。然后，分析了干扰事件发生后行为主体不满意度的度量方法，采用前景理论对干扰事件发生后客户、制造商和劳动工人的行为特点进行定性化描述，利用未确知理论对行为主体的不满意度进行定量化度量，构建了考虑行为主体感知的柔性作业车间调度问题(Flexible Job Shop Scheduling Problem，FJSSP)多目标干扰管理模型;其次，针对该问题的特点改进快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)，设计三层基因编码保存调度的完整信息，采用工序插入策略获得活动调度，采取近亲交叉变异策略增强算法的搜索能力，并通过精英策略增强算法收敛能力;最后，针对具体算例，利用算法求解该模型，将本文干扰管理结果同重调度、完全右移调度、AOR右移调度结果进行对比，结果表明该模型可以有效解决柔性车间单机故障干扰问题，协调各个行为主体的利益，提高决策的科学性。