制造业生产车间作业调度问题,就是根据需求合理分配产品制造资源,从而达到合理利用生产资源、提高企业经济效益的目的。因此车间生产调度在企业生产经营活动中占有十分重要的地位。而流水车间(Flow Shop)调度问题,是实际企业流水线生产一种简化模型。它广泛的应用在在流程制造业中。解决好此类的调度问题,就能大大提高企业的生产效率,增强企业的竞争力,因此,对流水车间调度的研究,具有十分重要的价值。传统的调度算法在流水车间调度问题求解的过程中,往往效果不佳,主要原因是在于方法本身的束缚以及约束条件过多。本文对流水作业车间的调度模型进行研究,针对流水车间在调度问题上的特点,在对比了传统的调度求解算法基础上,采用了近期较为热门的人工免疫算法来求解调度问题。而且采用了具有自适应的交叉变异算子,以及采用了对种群进行分割的方法,对流水车间(Flow Shop)调度模型进行了大规模的仿真求解实验。利用本文提出来的算法和其他两种优化求解算法对流水车间调度模型进行仿真实验对比。结果表明,无论从求解效果,以及算法的收敛和成熟性上,本文算法都具有明显的优越性。