在当代社会中,随着科学技术的迅速发展,社会生产力也在不断提升。决定生产效率的核心就是车间调度的优化。车间调度的整体优化也意味着技术层次的综合优化,要求其在管理层面、技术的优化层面和计算机技术的应用方面的综合优化。本文提出运用改进的鲸鱼算法来求解作业车间调度问题,对鲸鱼算法增加了非线性收敛因子和自适应惯性权重作为改进的重点,在鲸鱼位置更新上引入了量子旋转门的概念,同时对编码和解码的方式也做出了改进。首先基于鲸鱼算法的变量不是很多,运用非线性收敛因子对鲸鱼算法的变量变化方式进行了修改,用来调节全局搜索和局部搜索之间的平衡。在保证鲸鱼算法的全局搜索能力和局部搜索能力不被影响的同时,解决了在传统鲸鱼算法中收敛速度过慢的问题。同时将粒子群算法中的自适应惯性权重的概念,运用在了鲸鱼算法局部寻优能力的改善上。使得鲸鱼算法迭代到后期时,局部寻优的能力也得到了增强。在鲸鱼算法的每一次的位置更新上引入了量子旋转门的概念,使得整个算法的全局搜索能力和寻求最优解方面有了显著的性能提高。对鲸鱼法改进之后将其运用于作业车间调度中,采用经典算例对目标函数求解,并与目标函数相同的已发表论文进行对比,在对目标函数——最小化最大完工时间对比的过程中,发现改进后的鲸鱼算法在作业车间调度中的应用要优于对比文献,印证了本文新算法的有效性。最后开发了一个某换热器厂车间调度系统,并将新算法应用于其中,验证了改进后的鲸鱼算法在实际应用中的有效性、合理性。