造船企业钢板出库作业计划的制定是钢板堆场出库作业的基础,是企业生产工作的起点,出库作业计划在实现诸如出库作业时间最短等作业目标的同时,要求在规定的时间内制定,即时效性要求。然而由于问题规模很大,普通的串行程序的执行效率很低,不能满足时效性要求。随着多核系统的普及和并行计算的发展,并行优化方法可以对多层嵌套遗传算法优化以提高算法效率,达到作业计划制定的时效性要求。通过对出库作业计划问题数学模型的深入分析,并且对实现该数学模型的已有的较大规模的多层嵌套遗传算法进行测试与分析,用并行计算方法进行并行优化建模,以达到缩短算法执行时间的目标。采用主从式并行模型对多层嵌套遗传算法的外层算法个体适应度评价进行并行化处理,并对负载平衡和共享数据的读写进行设计。然后用Intel线程构建模块库对串行程序进行并行优化,在实现过程中,实现了设计的并行粒度和负载平衡,使用可扩展内存分配器进行内存分配,并用任务调度器进行并行任务调度。最后,根据实际作业情况,模拟钢板堆场数据并设计测试数据,分别对串行程序和并行优化后的程序进行实验,通过对比结果的分析,证明并行优化设计后的算法能够有效的提高出库作业计划制定的效率,满足造船企业实际工作的时效性要求,并为有效提高大规模钢板出库计划问题的求解效率提供一种解决方案。