随着社会经济水平的提高,人民生活质量的改善,市场环境和用户需求的转变,现代制造模式不断向多品种小批量混线生产模式演进。越来越多的制造企业在柔性作业车间中采用混线生产模式进行生产。同时,在“中国制造2025”战略被提出后,基于人工智能的车间调度方法已经成了新的研究热点。因此,建立面向混线生产的柔性作业车间调度问题模型和研究基于人工智能的车间调度方法,对指导现代企业生产和实现智能调度具有重要意义。本文在前半部分中提出了面向混线生产的柔性作业车间调度问题模型,在后半部分中结合车间调度技术和强化学习技术,提出了一种智能车间调度方法。本文的主要研究内容如下:首先,针对当前混线生产研究中的不足,提出了面向混线生产的柔性作业车间调度模型。针对该模型,设计了对应的多段遗传算法;并运用该多段遗传算法对面向混线生产的柔性作业车间调度问题进行求解,从而验证了所提出模型的可行性。其次,为了提升车间调度的智能性,针对当前基于人工智能调度方法研究中的不足,基于MDP,设计了车间调度中的强化学习模型:FJSSP-MDP模型和面向混线生产的FJSSP-MDP模型。再次,针对所设计的车间调度中的强化学习模型,设计了基于强化学习的调度方法和相应的扰动处理机制,并通过算法分析和实例仿真验证了所提出的调度模型和调度算法的可行性。最后,设计了车间调度原型系统,并通过案例验证了车间调度原型系统的可行性。