Bu çalışma, NP olarak bilinen akış tipi çizelgeleme problemlerinin genetik algoritma ile çözüm performansının artırılmasında deney tasarımı ile ilgilidir. Deney tasarımı ve özellikle iki seviyeli kesirli faktöriyel deneyler ile Taguchi’nin L8 ve L16 dizaynları üzerine yoğunlaşılmıştır. Genetik algoritmanın optimum veya optimuma yakın çözüme ulaşma performansını etkileyen; başlangıç popülasyonu; üreme, çaprazlama ve mutasyon operatörleri ile çaprazlama ve mutasyon oranlarının belirlenmesine çalışılmıştır. Parametrelerin ayrı ayrı değerlendirilmesi ile bulunan en iyi iki parametre değeri, çok makine problemleri için iki seviyeli, altı faktörlü olarak deney tasarımına tabi tutulmuştur. Daha sonra elde edilen veriler kullanılarak her faktörün en iyi seviyeleri belirlenmiştir. Sayısal seviyelere sahip faktörler için elde edilen sonuçlar doğrultusunda seviye aralıkları daraltılarak daha hassas sonuçlar elde etmek üzere iki deney tasarımı daha gerçekleştirilmiştir. Deneyler turbo paskal programlama dilinde hazırlanan genetik algoritma programı ile yapılmıştır. Gerçekleştirilen üç deney tasarımı toplam 24 adet deneyden oluşur. Bu deneyler sonucunda genetik algoritmanın çözüm performansını artıracak parametre setleri önerilmeye çalışılmıştır.