随着市场经济的发展,市场竞争日趋激烈,多品种、多工序和小批量的情况已成了现代制造业的主要生产特点,因此,就要求制造企业能够合理安排工序,高效地利用资源,减少工期,降低生产成本。有效的车间作业调度技术,可以增强车间资源优化配置能力,提高企业的生产效率,减少生产损耗,提高企业的竞争力。关于作业车间调度问题的研究属于组合优化范畴,是典型的NP(Non-deterministic Polynomial)难问题,对它的研究具有重大的理论意义和现实意义。因此,已成为生产企业和广大学者的一个研究热点。遗传算法具有自组织性、自适应性和并行性,在求解复杂的组合优化问题时有自己的优势,被广泛应用到车间作业调度问题的研究中。本文介绍了先进制造模式下的车间调度问题,对车间调度理论问题进行了深入系统的研究。遗传算法对于解决车间调度问题的有效性已是众所周知,本文综合介绍了遗传算法的发展概况,分析了遗传算法的基本理论,包括算法的概念和算法的操作过程。提出了新的判断早熟指标和新的选择方法,并验证了这种改进的遗传算法在解决静态调度问题时的有效性。本文进一步对作业车间动态调度进行了研究。提出了事件驱动和周期性调度相结合的调度策略,其中,周期性调度策略应用了变周期滚动窗口技术,针对动态调度中机器故障这种异常事件,进行了系统设计,并利用本文提出的动态调度策略,以上述改进的遗传算法进行求解。最后以FLEXSIM仿真软件验证了其实用性。