现代汽车制造业的社会化大生产已迈进了信息化、智能化的时代。汽车生产的冲压、焊接、涂装和总装配四大工艺的生产线自动化和集成化程度不断提升,生产效率大幅提高,汽车生产能力大大增强。一方面,在实际生产活动中各大工艺之间效率和产量不能实现完全同步,这样就会造成中间产品积压,另一方面,从企业的长远战略来看,要求某一中间产品必须有一定的储量。那么如何准确、合理和高效地管理这一存储中间产品的缓冲仓库就显得尤为重要。目前,柳州柳新汽车冲压件有限公司的焊接和涂装车间的缓冲仓库完全是依靠人凭借经验进行白车身(Body-In-White, BIW)的出/入库管理。论文正是在此背景下,研究出一种针对此缓冲仓库的合理、高效的自动编排调度算法。论文首先分析了缓冲仓库的实际运行机制和相关业务流程后把问题归结为旅行商问题,然后建立了一种基于最小时间的堆垛机路径优化模型。但是采用车位序号的编码方式使得遗传算法的交叉算子操作起来非常复杂,于是改双亲遗传方式为单亲遗传方式。单亲遗传算法只通过选择和变异算子繁殖后代,它在全局搜索方面能力是很强的,但随着种群进化,单亲遗传算法的突变、逆序和移位变异算子使得局部搜索能力逐步减弱,最后退化成为一种随机的搜索,算法收敛速度越来越慢。为了克服这一缺点,论文提出了一种基于贪婪思想的局部最优算子。在种群进化过程中它不断地向染色体中加入局部最优基因段,从而使算法局部搜索能力增强,加快收敛速度。最后,仿真结果表明,基于贪婪思想的局部最优单亲遗传算法能够兼顾全局搜索和局部搜索,提高算法收敛速度,可以更快更好地得到问题的最优解。