随着制造系统的规模越来越庞大,生产运作环境越来越复杂,以此引发的资源浪费、效率低下等问题日益突出。调度问题通常指对生产过程的作业计划,譬如工件在机器上的加工顺序、生产批量的划分等。优化的调度策略有助于解决制造系统效率低下的问题、提高经济效益。根据计算复杂性理论,多数调度问题被证明为NP-hard(Nondeterministic Polynomial hard, NP-hard)问题,本文采用遗传算法求解了两种调度问题:柔性制造系统(Flexible Manufacturing System, FMS)调度问题和作业车间调度问题(Job-shop Scheduling Problem, JSP)。首先,本文介绍了国内外调度问题的发展现状和研究方法,并阐述了Petri网理论和遗传算法的相关知识。其次,研究了柔性制造系统调度问题,提出了一种基于Petri网建模和改进遗传算法相结合的调度方法。利用赋时库所Petri网对FMS进行建模,然后利用改进遗传算法求解这个FMS模型。提出的改进遗传算法主要改进了基本遗传算法的遗传操作算子,并通过MATLAB仿真实验,验证了文中算法求解FMS调度问题的有效性和优越性。最后,研究了作业车间调度问题(JSP),在基本遗传算法的基础上,通过改进编码方法和操作算子得到另一种新的改进遗传算法。利用MATLAB编程实现此算法,并编译成动态链接库文件(Dynamic Link Library, DLL),然后,基于MATLAB与VC++6.0混编的思想,利用VC开发了调度系统软件。此系统软件能够实现调度问题的输入、输出、动态显示界面以及调用后台的改进遗传算法DLL文件进行调度计算。根据相关仿真实例,验证了此改进遗传算法求解JSP具有较好的优化效果和开发的调度系统软件具有较强的实用性。