生产调度是制造业的核心组成部分之一。随着国家信息化建设在制造业的推动进行,由计算机辅助生产调度人员完成生产调度已经成为制造业信息化的热门问题之一。生产调度问题是多项式复杂程度的非确定性问题,即NP难题(Non-deterministic Polynomial Hard Problem),并且已经得以证明。以前在解决生产调度问题时,只是依靠调度人员的调度经验和直觉,根据生产计划,制定相应的生产调度计划。这样生产调度计划的合理性、准确性就无法得到保证。同时,在实际生产过程中由于制造行业的不同所造成的差异,以及相同行业间不同企业的管理方式、生产模式的不同所造成的差异,造成生产调度系统的通用性大大下降。本文较为系统地研究了Job-Shop调度问题和中药生产流程的特点,将中药生产调度问题归为Job-shop类生产调度问题,基于Job-Shop模型对中药生产调度问题进行寻优求解。首先,本文选用随机寻优算法——遗传算法,来对基于Job-Shop模型的中药生产调度问题进行寻优。其次,本文结合中药生产特点、小生境遗传算法特点和并行遗传算法特点,对标准遗传算法做出改进。根据改进方法的寻优特点,将改进后的标准遗传算法称为双模式杂交遗传算法。改进算法主要是通过对算法初始种群优良模式多样性和并行性的特点的强化,突出遗传算法的并行寻优和多种优良模式的交叉,目的是避免遗传算法陷入局部最优和早熟的缺点,寻优结果也更加接近最优解。主要获得了下述几方面的成果：(1)分析、研究了遗传算法,并将遗传算法应用于中药生产调度问题的寻优求解,通过遗传算法计算得到中药生产调度的优化方案。(2)结合中药生产特点、小生境遗传算法特点和并行遗传算法特点,对标准遗传算法做出改进。通过分析标准遗传算法、小生境遗传算法和并行遗传算法的特点,将并行遗传算法的并行性和小生境遗传算法的多样性、多种优良模式引入单机标准遗传算法,使得改进后的遗传算法在寻优求解时可以有效提高所求解,使其更接近最优解,同时有效避免早熟和陷入局部最优的缺陷,并通过实验数据对改进算法进行验证。(3)实现了基于遗传算法的中药生产调度系统,实现中药生产调度系统车间级调度,可自动生成车间级生产调度方案,制作周生产调度报表EXCEL模板,并将调度结果导入生产调度EXCEL报表模板进行打印,同时对原型系统进行调整和完善。