计划和调度是生产管理系统中最为重要的两个子系统。传统的生产管理系统存在如下几个问题:一，将计划和调度分为串行的两个阶段即先制定计划再进行调度，这种工作方式由于两者不能有效的衔接而导致计划重排、负载不均衡、资源严重浪费等问题;二，实际生产中，由于各种随机因素，如机器故障、工人的熟练程度、环境参数等的影响，很少能获得工件的精确加工时间，而交货期亦服从模糊时间窗的分布，传统的确定型车间调度问题已不能满足实际生产需求;三，当加工能力受限制时，未曾考虑到在供应链环境下有协作的计划和调度;四，采用理想的单目标优化，没有考虑多个目标同时优化。因此，研究多目标集成协作计划与模糊柔性调度具有重要意义。　　本文以多目标集成协作计划与模糊柔性调度为研究对象。首先探讨了模糊调度基本理论在多目标集成协作计划与调度中的应用;接着分别研究了多目标集成协作计划与模糊柔性调度模型以及批量生产下的多目标集成柔性协作计划与模糊柔性分批调度模型;最后设计了基于Pareto最优的多目标求解算法并对上述两种模型分别进行求解。　　1.探讨了模糊调度理论在多目标集成协作计划与调度中的应用。针对传统模糊调度理论难以解决多目标集成协作计划与模糊柔性调度的问题，重点研究了集成协作计划与模糊柔性调度中客户满意度、模糊总生产成本、模糊完工时间和拖期可信度四个常见性能指标的模糊度量方法，并详细给出了各性能指标在多目标集成协作计划与模糊柔性调度中的定量计算公式。　　2.建立了多目标集成协作计划与模糊柔性调度模型。针对现有生产管理系统中协作计划、生产计划和调度方案不能同步制定的问题，在同步考虑供应链环境下有协作的计划与调度，以及工件加工时间和交货期服从模糊时间窗分布等前提下，构建了一种以平均交货期满意度、模糊总生产成本、模糊完工时间、平均拖期可信度为目标的多目标集成优化模型。　　3.建立了批量生产下的多目标集成柔性协作计划与模糊柔性分批调度模型。针对实际生产过程中，工件通常包含若干加工数量，并在批量生产模式下难以同步决策工件的柔性协作计划、柔性批量分割和调度排序的问题，构建了一种批量生产下的多目标集成优化模型，实现了批量生产模式下生产管理系统中协作计划、生产计划和调度方案三个子系统的同步决策与优化。　　4.设计了基于Pareto最优的多目标求解算法。为了实现多个目标同步优化，引入Pareto寻优机制，提出一种基于Pareto的多目标进化算法，根据求解问题的特殊性，设计了两种包含协作染色体的集成编码方案以及进化方案，给出了算法的流程，并运用该算法对两种模型分别进行求解，通过仿真实验，验证了模型及算法的有效性。