当今社会制造业竞争激烈,有效的调度已经成为制造业企业在市场中获得生存的必要前提。企业必须履行他们对客户的承诺,如期供货,否则就会造成重大的信誉损失,乃至丢掉客户、丢掉市场。然而生产任务是否能够顺利完成很大程度上取决于调度方案是否优越,所以生产调度对于制造业企业的生产管理过程起到了关键作用。生产调度的研究主要可分为调度模型的建立和调度算法的设计两个方面,本文针对调度算法的设计展开论述。现存的生产调度系统与实际生产有所脱钩,影响了生产效率的提高。实际生产过程中存在很多约束,这样就更加加大了生产调度系统的复杂性。由于调度问题的复杂化,现有的一些生产调度系统中,调度算法的效率有待提高。本文为提高生产调度系统中调度算法的效率,提出了一个更为合理的优化调度算法,并设计实现了一个基于该混合算法的生产调度系统。本文综合研究遗传算法及模拟植物生长算法,在阅读大量相关文献和充分理解原算法优缺点的基础上,提出了一种基于遗传算法和模拟植物生长算法的混合植物生长遗传算法,并将其应用到生产调度系统中。混合算法结构与常规遗传算法基本相同,该混合算法将自然界中的植物生长的向光性原理引入遗传算法中,还引入植物生长动力学中的植物向光源生长和形态素浓度两个概念。在该概念基础上,根据形态素浓度确定生长点进而生成种群,使得种群个体具有优良基因。混合植物生长遗传算法除了具有传统遗传算法的一系列优点外,还具有收敛快、不易陷入局部最优等优点,因此可以有效的应用于求解生产调度问题。本文将上述的改进技术应用到生产调度系统平台的设计开发上,将新算法应用至动态生产优化模型中,求解生产调度问题,得到可行的、有效的结果。