随着离散制造业的快速发展,根据客户个性化需求合理准确地制定生产计划是现在很多企业都要面临的一个难题。生产车间中将提高机器利用率和人员利用率作为提高生产效率的关键,问题的根本在于生产工件的排程调度问题,机器的利用效率与工件的加工顺序有很大的关系。本文将遗传算法、嵌套分割算法、改进的嵌套分割算法应用到生产调度中。针对生产调度中排程的特点,将每个排程方案作为一条染色体,每个基因代表一种工件,基因的位置代表工件的加工顺序,目标函数为生产工件的总时间,目标函数的倒数设为染色体的适应度,并设计了遗传算法的编码、选择、交叉、变异算子。本文基于嵌套分割算法设计了分区、采样、选区、回溯算子,根据工件编号进行全排列组合并分区,以工件加工时间作为衡量标准,并对分区选取最可能域和裙域。并且针对回溯策略,根据当前最优解的深度确定回溯到的母域的深度,这样可以包含更多的更优解。本文并对生产调度系统进行了功能需求、数据需求等分析,生产调度系统采用springMVC的系统架构,并将算法基于SOA架构包装成web服务。对数据库进行了设计,并利用木材加工厂的数据进行了测试,结果显示在需要排程的工件小于7种时,遗传算法相对其他算法有更优的计算速度,排程结果要优于其他算法。在需要排程的工件大于7种时,遗传算法性能下降,计算耗时较多,嵌套分割算法及其改进算法性能较优,排程结果较好,其中改进的嵌套分割算法有更优的排程结果,但是计算耗时相对较长,生产调度排程人员可以根据需要排程的工件种数选择合适的排程算法。