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柔性制造环境下,离散制造业的生产方式使生产作业过程信息更加复杂且不易控制,生产计划和作业计划均衡生产更难以得到保证。制造执行系统(MES)作为沟通上层计划管理和底层控制之间信息孤岛的有效手段,如何进行有效生产管理和调度成为企业保障均衡生产的关键。本文建立了一个能表现分布性、可重构、可集成及可扩展的离散制造业MES集成模型,并研究了其中核心的调度问题,对静态调度和动态调度分别做了进一步的研究和探讨,其主要内容如下：首先,针对离散制造业产品结构及工艺规划复杂导致调度过程困难的问题,考虑实时车间动态调度的信息特点,建立了基于多Agent的混合递阶分布式控制离散制造业MES模型。研究了各Agent的功能、行为和交互机制,及Agent间的通讯机制、通讯方式和内容等,并研究了离散制造业MES基于合同网的多Agent协作方法、交互行为和任务分配。从而将离散制造业的工程需要及信息传递过程置于灵活、高效的可交互框架之中。其次,针对目前求解柔性作业车间调度问题(FJSP)的遗传算法(GA)存在的问题,本文提出一种基于自适应遗传算法(AGA)的FJSP求解方法。综合考虑作业车间调度过程非完全柔性的情况,建立了FJSP模型,避免了由于描述信息表述及工程模型不统一造成的算法编码和解码繁琐复杂及不收敛等问题。进而分别研究了基于迭代次数优化的AGA、基于适应度分布分析的AGA和综合两者优点的全自适应遗传算法(TAGA)。亥方法利用FJSP本身的特点,克服了传统GA进化初期早熟和中后期随机搜索速度慢的自身局限。求解即加速了收敛过程,又提高了搜索效率,在避免陷入局部最优的同时提高了求解精度。然后,针对作业车间调度过程中信息不确定与动态的特征,提出了一种基于可控裕度实时调整的FJSP动态调度方法。建立了FJSP动态仿真求解模型,该模型受自适应控制启发,结合了鲁棒调度和预见调度,稳定而高效；研究了基于预见动态调度的初步方案生成方法,设置基于AGA的仿真求解器,通过故障处理算法实现预见功能,从而保证所生成的方案既能降低随机事件发生造成的不可控风险,又能在随机事件发生时减少系统的调整与优化指标波动；提出响应实时事件的动态调度调整策略与方法,考虑系统运行的实际情况,给出了缩减求解域的重新调度与基于调整的调度更新两种方法。最后,综合运用本文所研究的离散制造业MES系统建模和调度理论,针对某减速机厂的生产管理现状及现存问题,提出了对应的离散制造业MES体系结构,开发了离散制造业MES原型系统。