在日益激烈的竞争环境下,高效的车间调度对生产制造企业愈发重要,逐渐成为影响企业竞争力的关键因素。开放车间调度问题是众多生产调度问题中的一种,属于调度研究和运筹学领域的一类重要问题,具有广泛的应用和研究背景。首先,系统地分析了传统开放车间调度问题和柔性开放车间调度问题的研究现状和研究方法,同时阐述了文化基因算法和量子遗传算法两种算法的研究现状和基本原理。其次,针对传统开放车间调度问题进行研究,建立了该问题的两种数学模型,提出了一种求解该问题的文化基因算法。该算法不仅沿用了遗传算法的基本操作,并且还在此基础上加入局部搜索策略,在遗传算法的每次交叉和变异操作后通过爬山算法进行局部搜索,通过优化种群分布、及时删除不良个体,进而减少迭代次数,加快算法的求解速度,既保证了算法较高的收敛性,又确保能获得的解是高质量的。结合40组标准实例测试实验,并通过对实验结果对比分析,验证了文化基因算法在求解传统开放车间调度问题时的有效性。再次,柔性开放车间调度问题是对传统开放车间调度问题的扩展,更加接近实际调度问题。针对柔性开放车间调度问题的特性,以最小化制造期为优化目标函数,提出了一种改进量子遗传算法。该算法采用基于量子位的编码方式,用两条编码序列表示种群个体,种群进化釆用量子门相位动态旋转策略来实现,同时采用灾变操作以保持种群的多样性。结合不同工件与机器规模的实例进行测试实验,通过计算相对百分偏差与两种不同的稠密度算法的结果对比实验,验证了改进量子遗传算法的有效性。然后,设计出一套开放车间柔性检测调度原型系统,简述了系统的主要功能模块,给出了部分原型系统的运行界面。最后,对全文内容进行总结,并且就开放车间调度问题未来的研究方向做出展望。