化工过程工业是国民经济基础工业之一。经过一系列化工过程的加工和生产，数以万计的化工产品得以投向市场，解决了人们日常生活的需求。近年来，随着经济全球化的发展，传统化工过程工业受到了巨大的挑战。各个化工企业必须对其生产过程进行有效地管理，以此来提升企业的竞争能力。生产调度是化工过程生产管理的一项重要环节，它是指在有限的时间内，用有限的设备、原料及公用工程生产多种产品，即对整个生产过程进行有效的排序。生产调度决定各物料在各设备上的加工顺序和每个操作的起始、终止时间，以此优化某些经济(或系统)指标，如使操作费用最少或使生产所有产品的总时间最短。 根据化工产品加工的特点，化工过程可分为两类，即间歇过程和连续过程。由于不同类型的化工过程要满足不同的操作要求和生产约束，因此，相应的生产调度模型也就存在着较大的差异。目前，研究化工过程生产调度问题的难点在于，建模时需要考虑多种因素的影响，往往使模型包含大量的二元变量和非线性关系式，从而增加了模型求解的难度。当调度问题变得复杂时，如总生产时间变长或产品需求量增加，一般的模型就很难在有效的时间内找到合理的调度方案。 本文工作的重点是：采用新的建模方法，建立针对不同化工过程的生产调度模型，并结合生产特点提出一系列启发式规则，有效地减少模型中二元变量的数目和非线性不等式，解决了三类典型的化工过程生产调度问题。具体工作包括以下几个部分： 对于间歇过程中较简单的生产方式——多产品厂，将整个生产过程分解成若干个子系统，在对各子系统建模的基础上，实现了多产品厂生产调度的全局优化。新模型用一组二维的二元变量代替传统的三维二元变量来描述产品在各设备中的加工顺序，同时还考虑了产品原料迟到，设备的切换次数最少，满足不同客户的需求和新订单到达这四种实际生产情况。通过制定相应的优化调度策略，多产品工厂更能够适应多变的市场环境。 对于复杂的间歇过程——多目的厂，与以往基于时间(事件)点的模型不同，提出一种基于加工顺序和启发式的多目的厂生产调度混合整数线性规划(MILP)模型，该模型采用改进的状态任务网络表述方法，其二元变量主要用来描述每批物料的加工和储存次序，以及加工设备的选择。同时，为了更好地解决较复杂情况下多目的厂生产调度问题，根据多目的厂生产流程和新模型建模特点，提出了一系列启发式规则。这些启发式规则可对物料的加工，储存和设备选择进行预排序，从而减少新模型中二元变量的数目。采用启发式规则的新模型能够有效地解决多目的厂生产调度的优化问题。 对于典型的连续过程——炼油厂原油加工，提出了一种基于加工顺序和启发式的新建模方法。该方法首先为原油调度问题建立一个新的混合整数非线性规划(MINLP)模型，然后根据原油加工的生产经验提出一系列启发式规则，使模型中非线性不等式得以线性化，并预先为某些二元变量固定初值。因此，原油调度问题可以描述为一个包含较少二元变量的混合整数线性规划(MILP)模型。在解决实际的炼油厂原油调度问题时，与目前最有效的模型相比，新的模型既可以解决正常和非正常供油情况下的原油调度问题，又能得到比以往模型更好的调度方案，因此更具有实际应用价值。