复杂工业生产过程的调度问题及其相应的高效算法一直是学术界和工业界的热点问题,差分进化算法是一种有效的群智能搜索算法,它不仅具有良好的全局收敛性能,且实现起来较为方便。本文在深入研究差分进化算法全局优化搜索能力的基础上,针对工业生产中的实际调度问题进行分析,提出了一种改进的差分进化算法。并在经典的TSP问题上做了该算法与其它优化算法进行对比研究。该算法在交叉过程中采用自适应改变交叉率的方法,在进化的初始阶段能提高算法的全局搜索能力;在进化的后期能提高算法的局部搜索能力。本文针对罩式炉退火过程的优化调度问题,使用现有成熟的建模方法,重新实现了退火过程调度模型,将改进的差分进化算法应用于该模型之中来对模拟调度方案进行优化,同时使用其他几种算法在该模型上作了对比分析和研究。最后得出结论,改进差分进化算法应用于具体的生产调度问题,能够较好的解决复杂组合优化问题。最后,采用面向对象的思想实现了改进差分进化算法在生产调度问题中的软件设计与开发,利用其封装和继承特性完成对现场生产过程的仿真。使用.NET平台,B/S(Browser/Server)架构实现,数据库使用SQL server2000。采用ADO.NET技术操作数据库。