随着信息化和工业化两化融合的目标提出,市场的竞争由原来的资源竞争过渡到关键技术的竞争。制造企业为了应对新的竞争环境,引进和研发先进的柔性制造系统(FMS)和柔性制造生产线(FML),以提高生产效率和产品质量,而生产调度则是在柔性制造中面临的一个重大难题,调度方案和排产计划直接与生产的效率与成本挂钩,协调好(时间)、Q(质量)、C(成本)、S(服务)、E(环境)等因素,运用有限的资源降低产品生产成本,缩短制造周期,保证及时交货,提高企业信誉和口碑,赢得更多客户,成为制造企业在竞争中脱颖而出的重要条件。在注塑模具柔性生产车间中,CNC加工、CMM三次元检测、EDM电火花加工是注塑模具生产的最关键的三道工序,模具的生产周期、交货时间和生产成本直接受到这三道瓶颈工序的制约。本论文以一个带有AGV小车注塑模具的柔性制造生产车间为背景,提出了调度问题的复杂性。第二章通过对蝙蝠算法进行马尔科夫链分析,找出影响算法收敛的关键参数。第三章对蝙蝠算法加以改进,提出了一种分组进化蝙蝠算法,证明了其算法的进步性,同时用该算法解决了柔性生产线中以最小加工总工时为目标的调度问题。第四章重点将蝙蝠算法应用于生产线的双目标问题,即以最小加工总工时和AGV最小搬运距离作为调度目标,并将AGV搬运划分为两种情况,利用蝙蝠算法给出了最优调度方案。第五章通过C#与Matlab混合编程,开发出了注塑模具柔性生产智能调度系统。本论文针对注塑模具柔性制造生产线,结合智能仿生算法展开了单目标和多目标调度研究,并给出了调度优化结果,有效解决了带AGV系统的注塑模具柔性制造生产线上的排产问题,大幅缩短了模具企业的生产周期,提高了企业的竞争力。