随着市场全球化、生产全球化的趋势,如何降低生产成本,节约资源,如何优化资源配置,如何求得效率、成本、利润等多种利益目标的平衡也就是综合利益最优,已成为全社会关注的一个焦点问题。解决资源优化配置的一个有效途径就是调度,调度问题本质上是一个存在多目标和多优先级约束的决策问题。根据对资源的不同需求,应用调度手段使得资源得到优化配置。企业信息化建设中车间生产调度优化对企业的经济和社会效益有直接的影响,一直是国内外企业界和学术界研究的热点,因此迫切需要研究有效的生产调度方法和建立实现这些生产调度方法的调度管理系统。区别于传统多目标调度仅仅考虑加工时间、设备利用率调度目标,本文结合遗传算法,对多目标调度问题进行研究,提出了一种基于综合利益最优的调度模型。分别从完成时间和设备利用率方面建立优化目标,采用一种基于全局适应度的新的加权和。即利用种群已有信息和目标函数的值,对各目标函数的权重进行有效调节,使模型在满足交付期的前提下,有效地保证了各机床加工负荷平衡。并设计了相应的遗传算子,提高了算法的收敛速度,以更快的找到最优解。该算法针对AL+CGA、PSO+SA问题进行了仿真,结果证明了新算法的有效性。针对某工厂的实际问题,运用以上技术,本文开发了高效率、低成本、高可靠性、实用性强的车间生产调度平台,并将新算法嵌入至该系统中。提供企业最优调度方案,实现效率、成本、利润等多目标之间的平衡性,达到综合利益最优。