原油储运调度问题是指炼油企业在中长期生产计划制定之后，根据当前实际生产情况和运营的条件约束确定具体的原油卸载、存储、输送和加工方案。该问题影响着企业生产的平稳性与经济效益。由于受到原材料运输、炼油设备环境复杂和市场需求不确定等影响，炼油企业的生产调度过程具有不确定性、复杂性和多约束性等特点，使得该问题成为学术研究的难点，因此该研究具有相当的学术价值。本文对炼油企业原油储运调度问题的研究主要从以下几个方面来进行：　　1.针对炼油企业中油品需求不确定性的市场因素，研究信息不确定条件下的原油储运调度的优化问题。首先，考虑油品需求不确定性与需求之间的耦合效应，采用机会约束规划对油品需求的不确定性进行建模；其次研究随机油品需求变量耦合情况下，复杂机会约束规划问题的求解算法。本文提出了逐步调整机会约束的迭代算法，给出了这一类复杂问题的求解方法；最后研究不确定信息下决策调整，提出了基于滚动优化的更新策略。在调度模型中，有效传递当前已执行的调度决策，同时更新后续多元随机变量的分布信息，结合动态迭代求解过程，有效减少后续调度问题的不确定性。　　2.针对干扰事件导致原油储运调度计划难以顺利实施这一难题，本文提出了系统扰动度量的方法和函数，从参与调度过程的行为主体分别对扰动进行度量，同时构建了调度系统的干扰管理模型。通过分析证明该干扰管理优化模型是NP?hard组合优化问题，因此在有效的时间内很难求得最优解。在对问题特性和复杂性分析后，提出了基于上下层框架的协同优化算法。文章为原油调度系统处理突发干扰事件提供了建模与求解的新思路，提高了求解突发干扰管理问题的效率。最后，利用算例验证了模型与算法的有效性。　　3.针对调度问题中实际约束造成的建模和求解困难，通过对炼油过程混杂系统及其生产事件的分析，建立了一种基于混合自动机的调度优化模型，对炼油生产过程的混合动态过程进行了表达，提出了基于近邻准则的协同优化算法，结合自动机的状态有向图排除劣解，避免了在某些情况下不必要的调度搜索过程。这种处理本质上等价于缩小搜索的范围，因此提高了算法的搜索效率。该算法不仅优化调度结果，同时有利于生产调度问题的快速解决。　　本文中对上述模型、算法和应用的研究，是在新经济环境下对原油调度优化问题的发展，其成果将为大规模复杂原油调度问题的实际应用提供理论和技术支持。