Under de senaste årtiondena har många försök gjorts på lösningen av Job Shop Scheduling Problem med hjälp av ett varierat utbud av verktyg och tekniker som Branch och Bound i ena änden av spektrumet och Heuristics i den andra änden. Men litteraturgranskningarna tyder på att ingen av dessa tekniker är tillräcklig på egen hand för att lösa detta envisa NP-hårda problem. Därför antas det att en lämplig lösningsmetod måste utnyttja de viktigaste inslagen i flera strategier. Vi presenterar här en sådan lösningsmetod som innehåller Genetisk Algoritm och Tabu Search. Motivet bakom användningen av en sådan hybridmetod som för andra system som använder GA och TS är att kombinera GA:s och TS:s diversifierade globala sökmöjligheter och intensifierade lokala sökfunktioner. Den hybridmodell som föreslås här överträffar de flesta liknande system för att lösa många mer traditionella referensproblem och verkliga problem. Detta, systemet uppnår genom den kombinerade effekten av flera små men viktiga funktioner som kraftfull kromosom representation, effektiva genetiska operatörer, begränsade grannskapsstrategier och effektiva sökstrategier tillsammans med innovativa inledande lösningar. Dessa egenskaper i kombination med den hybridstrategi som använts gjorde det möjligt för systemet att lösa flera referensproblem optimalt, som har diskuterats på annat håll i Meeran och Morshed (8:e konferensen för industriell ingenjörsvetenskap och management science, Kaohsiung, Taiwan, 2007). I den här artikeln tar vi fram systemets praktiska användningsaspekt och visar att systemet är lika kapabelt att lösa verkliga problem i Job Shop.
På senare tid har en hybridgenetisk tabusökning "med innovativa initiala lösningar" föreslagits i REF som inte bara löser flera referensproblem optimalt utan också visar sig kunna lösa problem med verkliga jobbaffärer.