车间作业调度(Job-Shop Scheduling Problem)是一个具有代表性的NP-hard问题，可是到目前来看，还没有一种最准确的方法能够表示出来。车间作业调度的NP-hard问题是生产中的核心管理问题，适合一个生产环境的解决办法可以大大提高企业的生产效率。所以，本文的研究对生产的车间调度系统有很重要的意义。这个理论对于制造业提高生产效率、降低成本有着重要作用，越来越多的学者们已经开始了这方面的研究。本文开始先是分析国内外在车间调度问题上的研究方法和现状，再对车间调度问题进行了数学分析。然后介绍了什么是车间调度系统以及遗传算法的基本理论，又介绍了车间调度系统的相关数学模型、影响因素、分类及表示方式；遗传算法的基本思想、操作算子的选择，算法的流程等，并针对车间作业调度的实际问题给出了遗传算法的改进算法。本文将遗传算法进行了改进，使其在约束条件下能更好的适应生产环境，并将改进算法应用于车间作业调度系统中。因为车间调度问题是对传统车间作业调度问题的进一步扩充，所以车间作业调度更近于生产环境的调度问题。文章针对车间作业调度的特点，对遗传算法加以改进算法，设计出了关键工序的变异算子，使遗传变异集中在关键路径上，从而大大提高了变异的效率。然后，针对于本文的讨论的算法，进行实践研究，结果表明改进遗传算法的准确性和有效性。最后，分析了系统设计过程中涉及到的软件技术特点，重点介绍在J2EE平台上进行系统实现要注意的几个关键细节。并展示了系统的典型运行界面，阐述了系统运行效果，对理论研究进行验证。