基于传统遗传算法的流水车间调度问题，FSP-n个工件依次流水加工，工位通过m个不同工艺设备，各个工位单设备串行连接，且各个工件在各个工位上的加工时间不同。

遗传算法是进化算法的一种，算法的核心思想是通过选择（算子）、重组（交叉算子）和变异（算子）这三种基本遗传操作来实现优化问题的求解。流水车间调度问题（FSP）是与城市不对称情况下的旅行商问题难度相当的同一类型的NP完全问题中最困难的问题之一。在多数情况下很难用数学方法求解生产调度问题，数学计算和智能算法的结合往往是有效的。本文着重介绍利用遗传算法求解基本的流水车间问题，如何通过选择、交叉、变异等操作求解FSP的最优解，并求解出最优解收敛图、平均值收敛图以及画出相应的及其甘特图。