自从工业革命开始,世界逐步进入工业社会。工业生产能力成为各国综合国力的最重要指标,因此各国为能使自己富强,在工业生产领域投入巨大资源进行研究。尤其是二次世界大战后,各个工业强国相继使用信息化技术参与生产制造,进而产生国际化,全球化制造的格局,我国更是成为世界制造的工厂。为保持我国的在世界制造领域的份额,对工业生产更深入的研究刻不容缓。这其中生产车间的管理至关重要,尤其是车间调度问题就是其中最关键的突破点。车间调度就是将实际的生产问题经过抽取关键因素,简化成在一定资源和生产约束的前提下,合理调配生产设备,安排工件的生产加工顺序,在最短的时间内完成生产计划的问题。以在全球最大的产品制造商——FOXCONN(富士康科技集团)工作期间进行消费性电子产品生产的经验为基础,结合改进的多种群遗传算法,对客观实际的一线车间调度问题进行研究。提出的新遗传算法在传统的单种群自适应遗传算法上,引入辅助种群形成多种群遗传算法。并从实际生产应用方面讨论了求解车间作业调度问题的标准遗传算法优缺点,认为改进的遗传算法在消费性电子产品车间生产调度中有较好的使用价值。有效的解决了遗传算法本身具有一些缺点,如局部搜索能力差,求解耗费时间长,算法运行后期的搜索效率较低,容易陷入“早熟收敛”的陷阱等问题。本文实现了利用多种群遗传算法解决车间调度问题,并结合在烟台富士康消费性电子产品事业处(CCPBG) CNB-成型部门的生产SONY笔记本的工作经历进行评估。实际测试了算法的使用效率,并将改进的算法应用到实际生产调度模拟系统中,结果证明多种群遗传算法是可行的,求解速度较快,在CNB-成型1课的车间生产调度问题上有良好的实用性、高效性。显著提高了其中两条产线的生产效率,获得企业认可。