本发明涉及一种APS动态生产计划排程算法，包括使用GA遗传算法，在不考虑动态特性的前提下，生成静态排程计划；当动态特性出现时，使用强化学习方法优化实际生产中的动态特性；通过神经网络，承载不确定性的概率分布，并将此概率分布作为前馈预测，指导与调整下一次GA遗传算法的排程结果；从而实现从个体智能涌现到群体智能，再从群体智能到进化个体智能的正反馈闭环，直至智能收敛。本发明通过神经网络来学习到各类不确定性的概率分布，同时通过强化学习提供的在线学习机制，来动态地应对各类不确定性，从而通过GA、神经网络与强化学习的结合，即群智进化算法，解决FJSSP问题，为工厂的智能制造升级提供完整的解决方案。