遗传算法由美国教授J.Holland提出，它是一类起源于生物选择和遗传机制的随机搜索算法。遗传算法的主要特点是群搜索策略以及个体间信息交换和搜索不依赖梯度信息，它特别适合于传统方法难于解决的复杂和非线性问题并广泛应用于机器学习、自适应控制、组合设计、人工智能等领域。因此，遗传算法是二十一世纪智能计算的一种关键技术。 本论文的工作集中在以下四个方面： 1．详细讨论了遗传算法的理论以及运行框架； 2．提出了一种新的改进遗传算法—混合式遗传算法，设计了解决函数优化混合式遗传算法运行程序。仿真结果表明混合式遗传算法与其它几种遗传算法相比有更好的性能； 3．运用混合式遗传算法较好地解决了指派问题。特别地，提出了一种改进的交叉算子—PMX并设计了执行程序； 4．提出了生产管理中一类排序问题的数学模型并设计了有效的混合式遗传算法求解程序。 指派问题和排序问题是一类复杂的组合问题，传统的方法难于解决。相比之下，遗传算法解决此类问题具有优势。特别地，仿真结果表明混合式遗传算法混合式遗传算法由于结合了其它几种遗传算法的优点具有更好的性能。另外，本文针对指派问题和排序问题提出的PMX交叉算子以及设计的运行程序非常有效。