作为企业生产管理的核心部分,调度问题一直被人们密切关注。生产调度是在生产任务给定的前提下,确定合理的优化决策,将有限的物质资源分配给不同的工作任务,使预定的目标最优或者近似最优的问题。如何对生产调度进行合理优化,已成为当今企业提高生产率和经济效益的关键。流水线调度问题属于经典调度问题,是一个具有NP-hard特性的组合优化问题,其研究既有着重要的理论意义,也有着广泛的实际意义。本文的研究工作如下：(1)蚁群算法作为一个新兴的智能优化算法,在解决经典旅行商问题中,已经表现出在组合优化问题求解方面上的得天独厚的优势。随着人们对算法的改进,它的应用领域也越来越广阔。本文在介绍蚁群算法的基础上,提出了一种新的改进方法-协同蚁群算法。该算法利用蚁群之间的合作来完成信息交流,通过对两个种群的蚂蚁相互交换若干最优解和改变信息素更新机制来完成,从而加快算法收敛速度,提高寻找到最优解的可能性。(2)研究了流程工业间歇生产过程中的Flow Shop的不同类型问题,针对零等待存储策略建立相应的模型,并将协同蚁群算法应用到这些调度问题中,提出解决此类调度问题的算法,通过对不同类型及规模的问题进行大量仿真验证了调度模型的正确性以及优化算法的有效性和优越性。(3)针对实际生产过程中的处理时间不确定的情况,利用模糊规划理论,基于中间隶属度最大建立了生产调度模型,利用改进的蚁群算法对其进行求解,仿真结果验证了模型的正确性和算法的有效性。