随着全球经济一体化和知识经济的到来,企业之间的竞争越来越激烈。如果一个企业不具备强有力的竞争力,那么就很难在这个社会的市场上有生存的空间。对于加工制造业而言,在最短的时间内以最低的成本制造出顾客满意的产品,无疑是企业增加竞争力的有力手段。因此,如何利用有限的资源,降低产品的生产成本,缩短产品的制造周期,保证按时交货,提高企业信誉,赢得更多客户,成为制造业在竞争中生存的重要条件之一。有效的利用现有资源,制定出一个合理的企业和车间之间的生产计划,以实现车间生产的高效率性和高可靠性将是企业生产的关键。通过分析车间调度的问题,并结合图论的技术,给出了基于图的车间调度的模型(G-JSHOP)。针对车间调度的复杂性,将求解车间调度的问题转化为求解图的关键路径的问题,即利用关键路径技术求解车间调度问题。将关键路径技术和遗传算法相结合求解车间调度问题。在编制车间调度计划的过程中,每个工件的加工的工艺路线、加工时间和加工成本是已知的,但是,每台机器加工的工件的顺序是可以调整的,而这个加工的顺序起到决策的作用。本论文就是从这个决策的路线开始着手,结合遗传算法,将每一条决策路线转化为决策矩阵,并将决策矩阵作为种群中的个体。由于每台机器内部加工的工件的个数和工序数是固定的,所以只允许机器内部的工序进行调整,即只能将所有的机器内部加工的最大的工件数k为一个基因组。利用选择算子、k位基因组的交叉和变异算子技术产生下一代,最后经过若干代的进化之后,最终得到一个次优解。本论文将关键路径技术应用到模具生产管理中,首先,介绍了模具生产管理中的车间作业计划;其次,分析了他的功能架构及其特点;最后,分析了车间级生产作业计划和厂级生产作业计划,并将这两级计划互相衔接构成二级调度的生产作业计划,并将该计划和关键路径法相结合解决模具的生产调度问题。通过分析试验,该算法在整体上缩短了模具的加工时间。