生产调度问题是指如何在给定的时间约束内合理的安排分配有限的资源,使得一个或多个目标达到最优。该问题广泛的存在于制造业、纺织业、制药业以及食品生产业中。生产调度问题是一个企业生产中的最重要的问题之一,一直是研究者的热点研究问题,怎样制定一个有效合理的调度方案,在企业的发展中有十分重要的理论价值和实践意义。流水车间调度是由实际的生产调度流水线简化出来的一种经典的调度模型,该问题模型与实际生产步骤十分类似,因此对流水车间调度问题的研究显得尤为重要。本文的主要研究成果如下:(1)对花朵授粉算法进行全面的分析。花朵授粉算法作为2012年刚被提出的智能优化算法,详细介绍了该算法的原理和运行步骤。运用测试函数对该算法进行性能测试,并且分析了该算法在求解流水车间调度问题上的不足和改性方向。(2)针对流水车间中的应用最为广泛的置换流水车间调度问题,分析该类问题特点并对其进行数学建模。提出了一种改进的花朵授粉算法,首先制定了新的编码解码规则;其次通过提高初始种群的质量和加入局部搜索策略,使得算法能够有效的避免陷入局部最优,避免算法早熟。通过对大量、不同规模的算例仿真,表明了本章提出的算法较改进前具有更好的收敛性,而且求解的质量更高,证明了改进策略的有效性。(3)针对流水车间中另一类常见的类型:零等待流水车间调度问题,分析该类问题的特点并对其进行数学建模。针对该类问题离散化的特点,提出来一种离散花朵授粉算法,通过对全局授粉算子、局部授粉算子以及Lévy飞行的重新定义将算法离散化,从而适用于零等待流水车间调度问题的求解。并通过对大量的、规模不同的算例进行仿真,表明了本章提出的算法具有更好的收敛性,以及获得更准确的优化结果。(4)针对一类实际的车间调度问题:钢铁加热炉节能调度优化问题,结合其生产工艺约束,以最小化所有加热板坯达到轧制温度后在加热炉中停留的总时间为优化目标建立数学模型,进一步设计了基于换炉操作和位置互换操作两类邻域的花朵授粉算法。对于不同规模板坯进行仿真实验,证明了该算法在加热炉调度问题上的有效性。