传统轮胎制造行业具有订单需求固定、产品种类少和能源浪费多等特点,随着轮胎行业的日益发展,个性化轮胎种类生产增多,能源浪费情况更加严重,轮胎生产调度的制定也变得愈发困难。硫化工序是轮胎生产过程中关键一环,能源需求特别大,因此,我们选取硫化工序作为研究对象。该车间具有产品规格多、产品切换频繁等特点。当轮胎进入到硫化车间加工时,轮胎的正常硫化还受蒸汽压力的约束,并且硫化机具有停机-预热、正常硫化、空闲等待三种不同能耗状态。因此,本文针对硫化车间中的生产调度问题进行研究,构建了一种考虑压力资源约束的能耗模型,并且提出了两种改进的智能算法对其进行求解,最后通过设计大量仿真实验对这两种算法进行对比分析。本文主要研究内容如下：(1)根据对轮胎制造过程中的能流分布、硫化车间生产工艺能耗因素进行分析,找出硫化车间轮胎加工过程中问题特点,将一类实际轮胎硫化的工程问题,抽象为一类非同等并行机调度问题。(2)针对硫化工序的实际工程问题,将这抽象出的非同等并行机调度问题,结合轮胎能耗输入和输出因素,构建考虑压力资源约束的能耗调度模型。(3)针对硫化车间能耗调度这一问题,本文考虑了遗传算法和粒子群群算法操作简单、速度快等优点,并针对这两类算法存在单种群结构容易陷入局部最优的问题,引进了双种群的混合遗传算法和粒子群算法。分别用这两种改进算法对硫化车间进行建立调度模型求解,与此同时,在种群中引入模拟退火算法的局部寻优能力强优点。(4)两种不同的混合算法依次开展了实验验证研究,实验结果证明双种群混合算法相较单一算法的优越性,同时根据仿真结果对比这两种算法,选出更优秀的算法；此外,还将建立的能耗优化模型应用于硫化车间生产调度过程中。