生产调度问题已被证明是非确定型多项式(Non-deterministic Polynomial, NP)即NP难问题,现实生产中受工厂管理方法的影响,在不同的管理方法下,生产调度问题的优化目标、优化策略及优化数学模型也不同。几乎每一个生产环境都是唯一的,很难用一个生产环境的调度方案,去解决另一个生产环境的生产调度。中药制药是一个特殊的生产调度环境,生产工艺复杂,药品类型不同其生产工艺也不同,属于作业车间(Job-shop)生产方式。当前,生产大都靠人工的方式安排生产,这种生产方式与市场衔接出现问题,急需一种优良的调度策略安排生产。本论文系统地研究了Job-Shop生产调度问题,以中药制药为研究背景,分析中药制药工艺流程,从不同药品在不同机器上的加工、各种药品有不同的加工工序入手,得到一个以最短生产时间完成生产计划,实现生产的优化调度。鉴于遗传算法(Genetic Algorithms,以下简称GA)是求解组合优化的好方法,本文采用GA求解生产调度问题的,最后实现了生产调度原型系统。主要取得了以下几个方面的成果：(1)提出利用GA解决中药制药生产调度问题。GA是一种高效的智能算法,能得到一个全局最优解,是解决组合优化的好方法,原型系统的成功实现证明利用GA求解中药制药生产调度问题是可行的。(2)提出将中药制药生产调度问题通过规范化处理,变为一般Job-shop调度问题。中药制药生产模式是按药剂类型生产,故不能直接运用GA进行求解,本文提出通过将实际问题规范化处理后,变为能让GA求解的问题。(3)提出算法核心部分再划分子系统的设计思想。为保持智能调度的独立性,方便今后对GA部分的改进,本文将算法核心部分分层设计,降低各部分之间的耦合。(4)实现了一个数据独立的中药制药生产调度原型系统。利用该系统不仅可对满足约束条件和假设条件下的实际问题进行调度,经过配置后还可对经典作业车间调度问题进行模拟。