随着经济水平的不断提高和企业规模的日益扩大,《中国制造2025》战略规划的实施,传统制造业迎来了空前的机遇与挑战,众多光缆企业投入了更多的人力用于对光缆产品加工过程调度的研究。光缆制造业为了追求在竞争浪潮中占有一席之地,通过使用不同的科学调度算法策略,寻求光缆制造业更为有效的调度规划,从而较大的减少光缆制造业生产调度计划的时间。由此,光缆制造车间调度问题应运而生。光缆制造业作为一项中国基础性产业,至今为止国内光缆供给率已达90%,市场需求量大。本文从求解光缆制造单个目标生产调度出发,进而探究多个优化目标的调度优化情况,设计分段自适应遗传算法和改进的NSGA-II算法,优化光缆过程混合车间生产问题,从而节约光缆生产车间产品的生产周期,进而扩大公司的经济效益,具有重要现实价值。论文主要研究内容如下:简要分析光缆制造、生产调度以及调度算法的研究现状,光缆制造生产调度涉及的基本分类;通过对光缆制造工艺流程的分析,得到光缆制造生产调度模型为混合流水车间调度模型。由于所研究问题的复杂性,本文首先对光缆生产的单目标(最大完工时间)问题进行研究,考虑到简单的遗传算法优化调度问题存在很大的不足,提出了分段自适应遗传算法(Segment Adaptive Genetic Algorithm,SAGA);然后结合客户要求交货日期等约束对光缆生产的多目标(最大完工时间、能耗、交货期)问题进行研究,在NSGA算法、NSGA-II算法研究基础上进行改进,从而实现了求解光缆制造调度涉及的多个目标优化情况,并利用工具MATLAB进行编程优化该调度并仿真。最后,利用MATLAB内GUI可视化模块,通过前后台的设计,开发出一款求解光缆制造过程调度仿真的平台,实现光缆制造生产调度模型的可视化仿真。通过验证,本文改进的算法能够有效的优化光缆制造车间调度问题,提高了光缆制造业的生产效率,保证光缆企业在客户订单有效期内按时交货,并且尽可能多的降低成本,获得更多的经济效益,使得光缆制造业取得更为久远的发展前景,具有实际意义。