在当前的工业生产活动中,及时满足客户的订货需求对企业来说已变得尤为重要,合理成本下的无拖期交货是面向订单型企业生产运作追求的理想目标。在许多真实的调度环境中,一定时间内制造车间的生产能力若不能及时满足订单需求量,则通常需要灵活地调用内部资源扩展解决如期交货的问题。因此,本文提出考虑加班的Job Shop无拖期调度问题,构建了该调度问题的数学模型,基于标准遗传算法,研究了相应的求解算法。通过标准算例验证了算法的正确性和性能,再通过对比实验验证了算法解决加班方案的有效性。本文主要进行了以下几个方面的研究:（1）考虑加班的Job Shop无拖期调度的模型构建。以无拖期作为约束条件,以最小化总成本为目标建立了数学模型。提出加工描述矩阵以及离散时间轴的表达方法简化问题。针对加班问题的分析,提出合理的加班方案思路。（2）针对模型的时间离散特征以及无拖期约束,提出了一种改进自适应遗传算法以及基于最晚开工规则的迭代解码方案。基于遗传算法,采用启发式规则优化染色体,并通过自适应策略和禁忌表改进算法的进化能力。针对无拖期调度模型特征,提出了不同于传统算法的染色体保优策略。通过标准算例验证算法的正确性,并进行考虑加班问题的仿真调度实验,分别从同一算例在解决不考虑加班和考虑加班问题上的对比、同一规模不同算例求解结果上的对比验证算法求解无拖期问题的有效性。（3）针对改进自适应遗传算法在解决无拖期问题上的不足,提出了基于双层编码的混合遗传算法。设计了双层编码方式,将加班信息表达在染色体编码中。对拖期的染色体进行两阶段工序码修复,结合贪婪插入以及关键块左移,调整拖期工序。通过模拟退火对加班码进行邻域搜索,优化加班方案以达到成本减少。然后对算例进行了仿真调度实验及结果对比分析。