排序与调度问题作为一个决策过程,在制造和生产系统、运输甚至是某些服务系统中起着重要的作用。一个好的调度方案能够提升企业的生产效率、降低成本,从而使企业在竞争中保持优势。流水车间调度问题作为一种典型的排序与调度问题,广泛的存在于实际生产过程中,因此开发有效的生产调度算法用于求解流水车间调度问题具有重要的意义。本文主要研究遗传算法与指针网络在流水车间调度问题上的应用。对于置换流水车间调度问题,建立了问题的数学模型,然后针对问题的特点,对算例进行预处理以使指针网络能够求解不同规模的问题,采用策略梯度法对网络参数进行优化;通过训练好的指针网络来生成工件的初始序列,并结合NEH算法用于遗传算法的种群初始化,以提高初始种群的质量;比较了不同的交叉和变异算子对遗传算法的影响,选择合适的算子用于求解置换流水车间调度问题;采用重启机制保证迭代后期的种群多样性。通过对标准算例进行求解,并与其他文献中的算法进行比较,证明了该算法在求解置换流水车间调度问题上具有良好的效果。对于无等待流水车间调度问题,比较了不同种群初始化方法对算法的影响,改变了遗传算法种群初始化的方法;采用两个不同的邻域结构进行变邻域搜索以提升算法的局部搜索能力,使算法能够有效的跳出局部最优解;最后在Reeves标准算例上进行测试,验证了算法的有效性。将遗传变邻域算法应用于阻塞流水车间调度问题,并在Taillard标准算例上进行测试,验证了该算法求解阻塞流水车间调度问题的有效性。实验结果表明,指针网络改进的遗传算法在置换流水车间调度问题上取得了较好的效果。对于无等待和阻塞流水车间调度问题,遗传变邻域算法具有很好的适用性,在两类问题上都取得了不错的效果。