生产调度是现代企业生产管理的核心内容，是制造系统的研究热点，也是理论研究中最为困难的问题之一。其任务是在企业车间有限的资源约束下，确定产品在相关设备上的加工顺序和加工时间，从而获得最优的生产目标。生产过程的复杂性、动态性和突发性决定了在实际生产中单纯依靠人是费时费力的，而单纯依靠计算机又是不现实的，所以应该也必须把人、计算机与智能技术有机地结合起来去研究生产调度问题，这是本文研究工作的重点。对于花布印染企业来说，生产调度问题是离散变量的组合优化问题，属于典型的车间调度。但对该类型企业来说，其生产过程复杂多变，加工任务类型多样，虽然大多具有流水车间调度性质，但仍有小部分具有作业车间调度特点。论文从项目实践出发，对某印染企业的生产状况进行了深入调研和分析的基础上，建立了相应的分层赋时着色Petri网模型，对生产过程进行模拟；对流水车间调度、混合流水车间调度进行了学习和研究，并建立了相应的数学规划模型；对比分析了经常用于解决优化问题的相关算法，着重学习了传统遗传算法和粒子群算法，同时根据实际情况对算法进行了部分改动和改进，并用matlab工具进行了算法的实现和验证，最后将其转化为.net程序后应用到花布印染企业的生产调度中，生成相应的甘特图，解决实际的计划排程等相关问题。由于本文立足项目实践，因此完全是从方便用户的角度进行分析和研究，并最终达到了预期的目的。同时也证明了，擅长处理连续变量优化问题的粒子群算法用于处理离散变量优化问题，不但在理论上是可行的，在实际应用中也是行之有效的。