制造业极大地促进着我国国民经济的发展,制造业的兴盛对综合国力的提升有着至关重要的作用,制造业必然涉及很多生产工艺的加工过程,且多为多品种、小批量生产,这也加大了工艺流程的复杂性。实际加工处理时,工件加工时间会随其开始时间的不同而发生变化,即具有恶化特征。因此,合理的生产调度不仅要满足生产加工的各项约束条件,还要考虑实际存在的恶化影响。本着“从实际生产出发—理论联系实际—运用到实际生产”的研究原则,结合钢铁生产的炼钢—连铸—热轧工艺过程,提炼出带恶化特征的置换流水车间环境和不相关并行机环境下的两类调度问题。首先,阐述带恶化特征的车间调度问题的基本理论,通过对国内外研究现状的分析,对流水车间调度和并行机调度的应用现状进行概括,进而确定本文所研究的问题。其次,在传统遗传算法的基础上,从编码、种群初始化、选择、交叉变异算子设计几方面针对不同问题分别提出相应的改进策略:两段式编码、嵌入改进启发式的初始种群、自适应更新交叉变异算子。然后,针对置换流水车间下带恶化特征的调度问题,考虑每台机器以同样的顺序加工所有工件等约束建立模型,提出与启发式相结合的混合遗传算法进行求解,与启发式算法和遗传算法对比,表明所提算法的高效性。最后,针对不相关并行机环境下带恶化特征的调度问题,考虑工件对功能相同的多台并行机具有选择作用等约束,提出既安排工件顺序又安排机器分配的两段式编码的自适应遗传算法进行求解,仿真实验与遗传算法进行了对比,充分验证了所提方法的求解效率。实验结果说明了所提出的求解方法在时间和求解质量上均具有优势,对带恶化特征的车间调度问题的研究提供了理论指导和实践指导。