本文集中对多可选工序路径的多工件车间作业调度问题进行了深入的研究。采用了遗传算法作为优化方法,遗传算法同时进行多点并行搜索，与求解域的连续、可导无关性，因此现已有大量的学者对该领域的遗传算法进行了深入的研究。 本论文首先介绍了遗传算法的基本概念和车间作业调度的标准描述，然后基于共生演化理论，提出了一种新的多种群共生演化遗传算法，将具有多个可选加工工序路径的多工件调度问题分解为单工件多工序调度。在单工件调度种群演化中，选出一定比例具有较高适应值的染色体编码，随机插入到代表所有可选工序排序方案的总染色体编码中，进行第二个层次的演化。 为了加快软件开发速度，减少迭代次数，作者采用了基于MATLAB，Visual Basic 6.0和SQL Server 2000组合编程的开发环境来验证算法的可行性。为了能重用CAPP和其它相关模块的原始数据，避免手工重复输入，作者将MATLAB中实现的算法源代码移植到C语言中，经过编译的程序不仅提高了系统运行的效率，而且也加快了与Oracle数据库的交互。最后，针对玻璃校正模具的零件工艺路线的作业调度，详细描述了基于该遗传算法的作业调度系统流程。