随着科技的不断发展,“互联网+”概念的逐步推广,人们的生活方式正被潜移默化的改变着,移动点餐、手机支付等科技手段已经融入到所有人的日常生活中,实施餐饮业的信息化管理是一种势在必行的趋势。而如何设计能够提供更好服务的餐饮系统是一个亟待解决的问题,同时也是一个十分困难的问题。智慧化餐饮模型旨在为餐饮企业的信息化提供一个统一化、智能化的参考模型,可以从多个方面来考虑厨房的智能化,本文着重于解决其中的厨房调度问题。本文结合实际应用情形,对问题进行分析与建模,根据实际需求的不同将问题分为两种应用场景来讨论和解决。实际求解过程中,我们将问题抽象为柔性车间调度问题,该问题长期不乏关注,但是一直没有找到解决问题的统一化方法,所以有关于将该问题与实际需求相结合的研究方案较少。本文根据问题在不同场景下的特点,分别设计了目标函数,并提出了解决方案。遗传算法以种群迭代为基础,在迭代过程中进行随机搜索和定向进化,具有强大的全局搜索能力以及高效的搜索效率。在第三章中,设计了一种混合遗传算法,用于解决小型企业中的厨房调度问题,在小型企业中,客户的需求较少,客户的就餐持续时间往往较短,所以商家提供的服务应该以高效为第一目标。第四章中着重于解决中大型企业下的厨房调度问题,中大型企业中以提供更高质量的服务为主要目标,除去对菜品质量的追求,还需要考虑上菜顺序、上菜时间等因素,需要考虑的信息更复杂。故将其抽象为多目标柔性车间调度问题,并基于NSGA-Ⅱ设计了一种用于处理该问题的解决方案。同时,改进了前文提及的算法,并引入了局部搜索算法来提高算法的搜索能力。根据实际情况生成了模拟数据集,使用模拟数据集和标准数据集对算法进行测试,并与近年来的一些常用算法的研究成果进行对比。实验结果显示本文提出的算法能够高效地解决厨房调度问题,而且在多项指标上优于其它算法。基于以上研究成果设计并开发了面向实际需求的智慧餐饮系统。