现代大型炼钢厂炼钢-精炼-连铸生产过程由多台转炉,多台、多种精炼炉,多台连铸机通过多种精炼方式组成。转炉将冶炼好的钢水注入钢包(装载钢水的容器,一台转炉内冶炼的钢水,称为一个炉次)。钢包运载钢水到精炼炉进行精炼(一个炉次在一台或多台精炼炉上加工,分别称为一重或多重精炼)。精炼后的钢水注入中间包(装载钢水的容器),钢水通过中间包送到连铸机连续铸成板坯(在同一台连铸机上连续浇铸的炉次集合,称为一个浇次)。炼钢-精炼-连铸调度是在炉次的工艺路径即每个炉次加工工序总数以及每道工序所选设备种类已知的条件下,以每个浇次内的炉次在连铸机连续浇铸即不断浇；同一设备上两相邻炉次之间不产生作业冲突即不冲突；所有浇次在连铸机上理想开浇时间和实际开浇时间差值之和；炉次在各工序处理的等待时间之和为性能指标,在满足每个设备处理时间连续不中断以及每个炉次工艺路径不可变的约束条件下,确定每个炉次在不同工序的加工设备以及在相应设备加工的开始时间；形成炼钢-精炼-连铸生产作业时间表,即炼钢-精炼-连铸生产过程调度。在炼钢-精炼-连铸生产优化调度编制过程中,因多炉次在精炼阶段多设备、多阶段并行处理产生的指数级路径组合带来的多种“作业冲突”可能性以及每种路径组合中同一设备上两相邻炉次产生“作业冲突”的不确定性,导致该过程性能指标“不冲突”难以采用精确的数学模型描述。同时,因多个炉次调度优化过程需兼顾多重性能指标的考虑,传统的通过加权将多目标问题转化为单目标问题的运筹学方法很难满足炼钢-精炼-连铸调度的多个性能指标,容易造成性能指标的冲突；同时,现有的进化计算方法由于其算法的特性很难能保证在满足多个性能指标的前提下获得近似优化可行调度解。文[’]提出了基于设备指派和时间优化的两阶段炼钢-精炼-连铸生产过程调度优化方法。该方法在设备指派阶段将炉次在转炉LD、精炼炉RH,精炼炉CAS处理阶段的可选设备锁定后进行时间优化。但该方法因炉次在每个阶段对应处理设备的不可变而让最终调度优化结果陷入局部最优解而导致很难获得全局近似优化解；同时,因为该方法将多重性能指标分阶段考虑,将性能指标“不断浇”作为可调整性能指标来进行考虑而导致最后的调度方案因违背多重性能指标而不可行。针对上述难点,本文以国家863高科技资助项目“钢铁工业MES关键技术(EMS-EAM-IPS)研究与示范应用”(2004AA412010)为依托,以具有3台转炉、7台精炼炉、3台连铸机、3重精炼方式的某大型钢铁企业炼钢-精炼-连铸生产过程为研究背景,研究了基于拉格朗日松弛框架的炼钢-精炼-连铸生产调度优化方法,主要工作如下：1.在某大型钢铁企业生产车间3台转炉、7台精炼炉、3台连铸机、3重精炼方式的实际生产条件下,将“不冲突、不断浇”两个性能指标转化为约束条件。以每个炉次具体指派的设备以及其在相应指派设备的开始时间为决策变量,以浇次在连铸机上尽可能准时开始浇铸,炉次在各工序处理的等待时间尽可能短为优化性能指标。通过引入0-1变量和时间变量建立了炉次在各工序不冲突的约束方程,从而构建了同时考虑多重性能指标的优化调度数学模型,并分析了该优化调度数学模型的求解难度。2.基于所构建的全局优化调度模型,提出了基于拉格朗日乘子松弛“不冲突、不断浇”约束方程的模型转换以及基于拉格朗日松弛框架的炼钢-精炼-连铸优化调度方法。其中,模型转换通过引入拉格朗日乘子松弛“不断浇、不冲突”约束方程,将松弛的约束方程转换为性能指标,进而将优化调度模型转换为以炉次为单位的带有拉格朗日乘子的多个调度优化子模型；基于拉格朗日松弛框架的炼钢-精炼-连铸优化调度方法由拉格朗日乘子初始值设定,基于反向动态规划的调度子问题求解,基于伪次梯度算法的乘子更新和终止条件设定组成。考虑到对于每个炉次子问题调度优化求解的复杂度,通过反向动态规划求解过程的引入提高了带有拉格朗日乘子的调度优化子问题求解速度,能够在短时间内获得每个调度子问题的优化解。基于所有炉次子问题调度优化结果,获取对偶问题优化值作为原始调度问题的下限以及通过启发式算法调整“冲突、断浇”情况获得的优化值作为原始调度优化问题的上限。利用伪次梯度迭代思想通过合理的步长和梯度的选择,在不用获得所有子问题优化解的前提下,利用尽可能少的迭代次数更新拉格朗日乘子,调整原始调度问题的上下限差值进而获得炼钢-精炼-连铸过程调度的近似全局最优解。3.将本文所提出的方法应用在基于实际钢厂数据的优化调度实验测试。首先与文[1]中的实验结果进行对比。结果表明：采用本文所提出的优化方法调度编制时间平均为2秒小于文[1]调度编制时间6秒；炉次在连铸前的最大等待时间均小于11分钟,浇次偏离理想开浇时间最大值是2分钟,所得结果远优于文的调度编制时间和浇次偏离理想开浇时间的最大值。同时对于大规模炉次输入以及不同规模处理设备(连铸机)条件下的调度优化过程进行了数据测试。结果表明：采用本文所提出的优化方法调度编制平均时间在大规模炉次输入以及不同规模处理设备条件下平均为2.4秒,远优于两阶段算法的优化时间。炉次在连铸前的最大等待时间均小于14分钟,偏离理想开浇时间最大值是3分钟。验证表明本文所提出的优化调度方法是合理有效的,尤其是对于大型钢厂设备多,输入量大的大规模调度问题更具实用性,具有在钢铁工业广泛应用的前景。