对流程工业、制造业等生产过程存在的复杂调度与优化问题，采用数学运筹学方法建立调度与优化模型，并设计适用的智能优化算法进行有效寻优。针对流水车间、作业车间调度问题，设计对应的编码解码策略，设计遗传算法和离散差分进化算法的选择、交叉、变异过程，结合插入、交换等邻域的局部搜索方法、有效解决多约束下的问题模型。可考虑的生产过程约束包括工件顺序约束、准备时间约束、并行机器约束、多批次约束、工件(或任务)零等待约束、机器(或设备)零空闲约束等，可求解的优化目标包括制造期最短、总拖期最小、生产成本最低、以及多目标情形下的 Pareto 优化等。针对具有复杂约束的生产过程优化问题，分析问题目标和工艺约束条件，建立多约束甚至多目标下的连续优化模型，设计连续域下的智能优化算法如组搜索算法、微粒群算法等进行求解，在较短时间内获得满意解，可有效减小生产时间、节省生产成本、提高经济效益。