Job-Shop调度问题(Job-Shop Scheduling Problem,JSSP)是一类具有时间约束、次序约束和资源约束的组合优化问题。在理论上已经证明,JSSP是一个NP难题。而解决这一问题的关键在于性能良好的优化调度方法的研究和应用。 本文分析了现存的遗传算法的优缺点,并根据具有备选工艺的调度过程的特点,提出了基于工序优先权和机器约束的两层编码方案,并实现了遗传优化算法,最后对进化代数对调度性能的影响作了分析。 根据不同的规则对调度结果的影响,设计了单规则调度和多规则组合调度启发式算法,对相同工艺约束的零件进行了分析进行了大量的实验分析,结果表明,采用不同的规则组合可以获得良好的调度结果,避免了单规则调度过程的随机性。 对蚂蚁算法在生产调度方面的应用进行了探讨,分析了蚂蚁算法的优越性以及和Job-Shop车间的生产调度问题结合点,设计了生产调度问题的蚂蚁求解方法,并进行了实例验证。 结合企业生产过程,设计了生产计划与调度部分的数据库。以JSP(Java Server Pages)语言开发实现了生产调度仿真平台,系统运行结果表明本文所提出的优化调度算法是可行的和有效的。