汽车总装厂的排产优化问题是汽车总装生产的核心问题之一,合理的排产方案能有效地指导汽车生产、降低成本,是提高生产效益的关键。排产的基本任务包括对工位负荷、线边库存、物料、设备等要素进行综合均衡,从而有效的配置资源,使汽车生产按时按质完成。本文以J公司总装生产实际情况为研究对象,对汽车总装厂排产优化问题进行研究,主要研究内容包括以下部分:首先深入J公司对汽车总装生产进行实地调研,分析了实际生产中存在的不均衡和不平准的问题,针对这些问题,根据生产系统均衡化和平准化的要求提出了相应的目标函数,并建立了数学模型。针对数学模型的特点将模型合并为含多目标函数的数学模型,并将多目标数学模型转化为带约束条件的单目标数学模型。其次利用遗传算法的基本原理和基本操作,根据所建立的数学模型设计了针对问题的遗传算法的特殊操作,并用MATLAB进行程序实现和对求解算法的分析。利用遗传算法的优化技术,分别研究了基于自适应技术、交叉方法的改变和锦标赛竞赛规模的改变等多种方法对本算法进行优化研究,探讨了各种优化方法的优缺点,最终根据J公司的实际情况确立了最符合公司实际的优化方法和排产优化方案。最后分析了利用WITNESS进行系统仿真的意义,并利用WITNESS建立了符合J公司实际情况的仿真模型。将模型和算法优化后的排产方案进行仿真运行和分析,验证了优化模型和算法的可行性。同时仿真运行可将生产状况及时的反馈给管理决策人员,为汽车总装排产优化问题提供一种有效的解决方法。