U radu se promatra problem definiranja prikladnih postupaka raspoređivanja za različita okruženja s obzirom na uvjete raspoređivanja i zadane kriterije. Predlaže se metodologija izvođenja algoritama raspoređivanja uz pomoć genetskog programiranja. Algoritmi raspoređivanja poprimaju oblik pravila u kojima se elementima u sustavu dodjeljuje prioritet na temelju kojega se aktivnosti pridružuju sredstvima. Koristeći genetsko programiranje, izvode se pravila za različita okruženja raspoređivanja: raspoređivanje na jednom stroju, na paralelnim jednolikim strojevima, nesrodnim strojevima te u okruženju proizvoljne obrade. Za pojedino okruženje postupak raspoređivanja definiran je u dva dijela: jedan dio predstavlja meta-algoritam koji koristi prioritete elemenata u sustavu kako bi pridruživao aktivnosti sredstvima, a drugi dio predstavlja funkciju koja određuje prioritete elemenata. Prioritetna funkcija dobiva se primjenom genetskog programiranja. Za svako okruženje definirani su skupovi ispitnih primjera za učenje i ocjenu, a predloženi algoritmi uspoređeni su sa postojećim algoritmima raspoređivanja. Algoritmi raspoređivanja izvedeni uz pomoć genetskog programiranja pokazuju sličnu ili bolju učinkovitost u usporedbi s postojećim algoritmima, a značajnu prednost ostvaruju u okolinama raspoređivanja za koje ne postoje prikladni postupci raspoređivanja. U radu je također opisan postupak vrednovanja podatkovnih elemenata rješenja genetskog programiranja te postupak prilagodbe primjene genetskih operatora križanja i mutacije. Predloženi postupci prilagodbe olakšavaju pronalaženje kvalitetnog rješenja i povećavaju uspješnost evolucijskog procesa.