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针对单晶硅生产企业在车间生产调度方面的问题,提出了基于BP神经网络和改进遗传算法的单晶硅生产调度算法。该算法在对投料的准确度上进行优化,对初始种群进行子种群划分,采用自适应的变异率和交叉率以及混合交叉方法进行遗传编码的交换。对最小化最大完成时间、最小化交付期逾期时间和最小化总能耗多目标提出了综合适应度计算。最后通过实验对该算法与经典遗传算法进行比较,验证该算法具有较好的性能,并能解决实际问题。