车间调度问题是被许多专家学者广泛关注的焦点问题,遗传算法是目前解决该问题常用的优化算法,本文在对提高遗传算法的优化效率等方面进行研究的基础上,提出一种改进的免疫遗传算法,并将此算法应用到了金属加工车间求解调度问题中。本文的研究主要包括以下四个方面:(1)针对车间调度问题描述、车间调度目标等存在问题,研究将遗传算法应用于车间调度问题中。实验表明,遗传算法应用在车间调度问题中比其它算法更有优越性。(2)针对基本免疫算法在解决多目标优化上存在的问题,在基于信息熵的人工免疫算法的基础上引入小生境技术,提出改进的免疫遗传算法。通过多峰函数优化证明,改进的算法有更好的收敛速度和全局搜索能力。(3)通过对一个金属加工车间进行数学模型分析、设计优化函数,将改进的算法应用到实际车间调度参数设计中。实验表明,该算法是可行和高效的。(4)基于改进的免疫遗传算法,设计实现了金属加工车间调度系统仿真平台。实验结果表明,改进算法比传统算法得到更优的调度解。