企业能否把现有的资源进行合理配置和充分利用，直接影响到产品的制造成本和企业效益，为了提高资源的利用率和降低成本，生产调度系统必须能够最优化地分配制造资源，一般生产调度问题被认为是NP-hard。 制造系统可划分为三类：离散的、连续的和混合制造系统。关于第一类和第二类，已有大量的研究，但是关于第三类的研究还比较少。 从企业的实际应用出发，本文的工作主要研究塑料制品生产调度，它包含四个制造步骤，每一步都有多台不同的机器或生产线进行生产。塑料制品的生产过程是一个典型的混合制造过程。 在本文的工作中，研究了生产调度基本理论和现有调度方法。详细介绍了遗传算法（Genetic algorithm，GA）和遗传算法在生产调度中的应用，它包括遗传算法的基本概念、基本操作和基本过程。然后详细描述了塑料制品的生产过程，以及遗传算法在塑料制品生产调度中的应用，包括标准遗传算法（SGA）和自适应遗传算法（Adaptive genetic algorithm，AGA）的编码实现。通过数据仿真，比较两种算法的优劣。仿真结果表明这种算法优化结果明显，并且自适应遗传算法明显优于标准遗传算法。