针对多目标柔性作业车间调度问题搜索空间的离散性和求解算法的收敛性，提出一种基于Pareto优化的离散自由搜索算法来求解多目标柔性作业车间调度问题。在建立基于Markov链数学模型的基础上，证明了算法以概率1收敛；引入首达最优解期望时间来分析算法收敛速度，并分析了算法时间复杂度。采用基于工序排序和机器分配的个体表达方式，在多目标柔性作业车间离散域，利用自由搜索算法在邻域小步幅精确搜索和在全局空间大步幅勘测进行寻优；通过自由搜索算法自适应赋予个体各异辨别能力和 Pareto 优化概念来比较个体优劣性，不仅保留优化个体，而且使个体寻优方向沿多目标柔性作业车间调度问题Pareto前沿逼近。通过对搜索过程中产生的伪调度方案进行可行性判定，以确保调度方案可行。采用10暳10FJSP和8暳8FJSP问题的实例进行寻优测试，验证了所提算法的可行性和有效性。
多目标柔性作业车间调度问题 自由搜索 Markov链 Pareto优化