在制造行业当中,生产管理的核心内容就是生产调度的优化,科学有效的调度方案是企业发展的重要方向。而生产调度在这个过程中,是技术发展的核心。要求在管理技术,优化技术,计算机技术发展方面都有很大的发展,这也是生产调度系统的核心技术。本文研究的车间是作业车间调度,是一种比较复杂的车间调度问题。在对其车间特点和基础遗传算法进行研究之后,提出了一种改进的量子遗传算法。量子遗传算法是一种比较新颖的智能优化算法。以量子理论为基础,使用量子位编码代替了传统遗传算法的二进制编码或实数编码,并且利用量子旋转门代替遗传算法的选择、交叉、变异操作。使得算法具有收敛速度快,寻优能力强等优点。本文对量子遗传算法改进的方面有量子遗传算法编码,量子遗传操作,量子旋转角,量子非门。首先在量子选择上,对适应度值进行排序后保留选择概率为N/3～N/5的最优值所对应的个体,不同的选择概率会有不同的优化结果。之后进行旋转操作,角度的大小是自适应的,不是固定的。利用Hadamard门代替普通的量子非门对染色体进行变换。改进的量子遗传算法中,采用了自适应的旋转角,确定的旋转角不便于收敛到最优解。根据在进化的过程中,当前个体的状态来决定量子旋转角的大小和方向,能够使得算法的收敛速度大大提高。除此之外,对于量子非门也做了改进,采用Hadamard门,是因为原始旋转幅度一般都比较大,就会导致状态更新完全向着相反的方向进行,有可能会造成优秀种群的丢失。Hadamard门能够避免当算法进行到一定阶段,种群的进化处于停滞阶段而不再继续进化。对量子遗传算法改进后,能够求解作业车间调度问题,并且采用经典算例对最后结果与遗传算法进行对比分析,能够得出在时间上取得了显著的改进。能够有效的验证了该论文改进的量子遗传算的有效性。最后根据实际调研,开发一个某机械厂车间调度系统,将算法有效的应用其中,得到了很好的应用。