车间调度作为制造业企业工作的重要组成部分,是影响制造企业运作效益的关键因素。而目前的车间调度问题是属于影响效率的难题,随着规模的增加而随之呈现指数的递增,在这些解决车间调度问题的方案中找出满足企业要求的最优方案,是企业调度所面临的难题。本文针对作业车间调度问题(Job-shop scheduling problem,简称JSP),提出了一种用自适应小生境混合遗传算法来求解最优解的模型,并通过实例验证了该方法的有效性,最后开发了实现车间调度的相关软件。本文主要做了如下几点工作;(1)建立了以最小交货周期为目标的车间调度数学模型;(2)针对传统遗传算法在车间调度问题的不足,提出了一种基于自适应遗传算法与小生境技术相结合的混合算法,并给出了实现其关键技术步骤。(3)为了维护种群的多样性,提高全局搜索能力,采用了基于共享机制的小生境技术,通过共享函数调整种群中个体的适应用度值。在随后的选择操作中,采用多轮盘赌与精英策略相结合的选择算子,使得优良个体得到充分进化,然后,设计了一种基于函数的自适应交叉、变异算子,使得交叉概率Pc、变异概率Pm值能随着个体的适应度值的改变而改变,于此同时,并提出了一种自适应交叉点位置控制方法,从而能有效提高收敛速度,跳出局部最优解,有效的避免了早熟现象的产生。(4)对本文所提出的算法性能进行了全面的分析,并给出了进行仿真的实例;(5)结合本文所提出的算法与湖南某汽配公司车间调度的实际情况,开发了适应该汽配公司车间调度的相关软件,并对该软件做了介绍。