近年来随着经济全球化的发展,市场竞争变得更加激烈,产品需求变得更加个性化、多样化、定制化,企业要想在国际化竞争中占据优势,就需要在生产过程中降低成本,提高生产效率和生产质量。因而,研究先进而实用的调度与控制算法,开发高效而稳定的调度与管理系统以解决生产过程中的调度问题已成为企业界的迫切需求,也成为了理论界的研究热点。本文以面向订单生产产品的企业为对象,研究了n个可拆分执行的订单在m台非等同并行机上加工调度的问题,该问题主要包括两方面,一是为每个订单安排合适的拆分方案,二是确定各拆分后子作业的开始加工时间。通过构建总成本最小的数学模型,设计遗传算法求解,以期为具有类似问题特征的生产制造企业提供解决方案。在构思本文时,通过理论结合实践的方式,一方面学习现有的理论知识,并进行文献综述,为后续工作打下基础,另一方面通过对某企业生产车间的实地调研,提炼生产问题的特点,并抽象出在订单可拆分条件下,采用非等同并行多机生产的排产成本优化问题。本文的主要研究工作包括:1.阅读文献,综述生产调度问题相关的论文,从问题分类、建模方法和优化算法对现有文献进行了整理分析,指导本文进行不同方法的选择;2.研究订单可拆分条件下的非等同并行多机调度问题,发现了该问题具有面向订单、可拆分、问题规模复杂的特点,根据生产特点建立了求解总加工成本和延期惩罚成本(总成本)最小化的数学模型;3.设计合理的求解模型的算法,采用遗传算法进行问题求解,在一般遗传算法的基础上引入了领域搜索的策略,然后通过算例数据进行实验,验证模型和算法的有效性,并给出完整的排产方案。本文运用系统工程的思想、最优化理论和方法,根据研究问题的特点,建立了最小化总成本的数学模型,并设计了带有领域搜索的遗传算法进行模型求解,为企业生产提供科学的依据。研究结论表明本文模型符合企业实际生产情况,所设计的算法具有一定的稳健性并且能够处理不同规模的该类问题,使得文章具有一定的现实意义和创新性。