1、車間資源的有限性制約著能否有效利用車間現(xiàn)有資源完成任務(wù)，以最快的速度響應(yīng)市場(chǎng)需求，促使制造型企業(yè)能否贏得市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。調(diào)度的任務(wù)是根據(jù)生產(chǎn)目標(biāo)和約束，為每個(gè)加工對(duì)象確定具體的加工路線、時(shí)間、機(jī)器和操作等。優(yōu)良的調(diào)度策略對(duì)于提高生產(chǎn)系統(tǒng)的最優(yōu)性、提高經(jīng)濟(jì)效益都有著極大的作用。但是由于資源約束和工藝約束的并存，迄今計(jì)算復(fù)雜性理論表明，多數(shù)調(diào)度問題屬于NP-hard(Nondeterministicpolynomial-Hard，非確定性多項(xiàng)式)

2、難問題，目標(biāo)解的搜索涉及解空間的組合爆炸[9][10]。同時(shí)，實(shí)際車間中的各種動(dòng)態(tài)事件難以預(yù)計(jì)，以致車間調(diào)度問題異常復(fù)雜，迄今為止還沒有一種通用有效的調(diào)度策略。 本文首先介紹國(guó)內(nèi)外車間調(diào)度研究的方法和發(fā)展現(xiàn)狀，闡述遺傳算法的基本概念、原理和方法。其次對(duì)所研究的流水車間調(diào)度和作業(yè)車間調(diào)度進(jìn)行了詳細(xì)的數(shù)學(xué)分析，并對(duì)數(shù)學(xué)描述進(jìn)行了簡(jiǎn)化，為下一步算法設(shè)計(jì)建立數(shù)學(xué)模型。為了克服遺傳算法容易出現(xiàn)提早收斂的缺陷，在基本遺傳算法基礎(chǔ)上對(duì)選擇和交

3、叉算子進(jìn)行了改進(jìn)，并將改進(jìn)的遺傳算法應(yīng)用于車間調(diào)度問題。 針對(duì)遺傳算法常用C或VisualC++編寫源代碼，程序庸長(zhǎng)繁瑣，效率不高，運(yùn)行緩慢的特點(diǎn)，本文采用Matlab強(qiáng)大的數(shù)值計(jì)算能力和眾多的庫函數(shù)編寫算法；然后封裝和鏈接程序，使Matlab編寫的算法能夠完全脫離Matlab的編程環(huán)境；利用VisualC++良好的人機(jī)交互功能，用VisualC++編寫算法的輸入輸出接口界面。針對(duì)流水調(diào)度和作業(yè)調(diào)度給出了算法實(shí)例，并且繪制出了流