生产调度为实际生产带来了明显的经济效益,受到了国内外研究学者的广泛关注,是当前理论研究和应用研究的热点。基于离散时间表达的间歇过程混合整数线性/非线性规划(mixed integer linear/non-linear programming,MILP/MINLP)调度模型,一般通过整数规划算法来求解。常用的整数规划算法包括分支定界法和割平面法,不断提高整数规划算法的效率和精度,对于求解生产调度问题有着重要的研究意义。本文针对整数规划算法在生产调度领域的应用做了以下研究:(1)针对经典分支定界法任意选择分支变量的不足提出改进,定义了一种伪贡献分支策略,根据非整形变量取整对目标函数影响的大小,选择优先分支的变量。将伪贡献分支策略与广度优先搜索策略相结合,提出改进的分支定界法。分别采用经典分支定界法和改进的分支定界法对数值案例进行仿真,结果表明,改进算法有效减少了分支次数和调用线性规划的次数,明显缩短了求解时间,达到了优化搜索路径,提高算法求解效率的目的。(2)将改进的分支定界法与割平面法相结合,提出改进的分支切割法。在求解过程中一方面通过添加切平面,割去可行域中不存在最优解的部分,缩小最优解的查找范围,另一方面借助伪贡献分支策略,有效减少分支次数。改进的分支切割法结合了分支定界法和割平面法的优点,弥补了两种算法独立处理整数规划问题时的不足。(3)以啤酒生产为背景,在考虑设备加工能力、存储容量、物料平衡等约束的基础上,使用本课题组人员编写的“流程工业智能建模平台”,自动生成MILP调度模型系数矩阵,采用改进的分支切割法求解调度问题,结果表明了改进算法求解此类问题的有效性。