在钢铁企业的实际生产中,炼钢-精炼-连铸起到了至关重要的作用。多个炉次的钢水需要经过电弧炉、精炼设备、连铸机等生产环节,这就涉及到了多炉次在电炉、精炼设备和连铸机上需要协调生产,并保证连铸机上的钢水连续浇铸以及各个炉次在对应生产设备上连续生产同时减少钢水的积压。总而言之,在协调多炉次炼钢-精炼-连铸冶炼生产时,需要在保证产品质量的前提下尽量降低生产成本。本文正是基于此来进行炼钢-精炼-连铸的综合优化。本文首先介绍了炼钢-精炼-连铸调度工艺流程。之后根据电炉、精炼设备和连铸机的生产能力分析了三种设备在不同生产能力下的匹配度,并基于各生产设备的生产能力建立了以各个炉次在生产过程中的能耗为性能指标的多炉次炼钢-精炼-连铸静态生产调度模型。对于静态调度模型的优化算法,本文采用了 FCFS和时间倒序的启发式规则来处理静态调度模型中的约束,并以遗传算法为主体来求解调度模型。由于遗传算法局部搜索的缺陷,本文将遗传算法结合了模拟退火的思想来对模型进行迭代求解。最终通过仿真可以得到满足生产约束的静态调度模型的调度方案,并通过多次仿真验证调度模型算法的稳定性。在实际的生产过程中可能会出现多种生产扰动,因此在静态调度模型的基础上,本文建立了基于电炉扰动的炼钢-精炼-连铸动态调度模型。建立动态调度模型的目的在于当电炉冶炼周期延长时,能够实时生成新的调度方案,新的调度方案需要保证生产能够顺利的进行。对于动态调度模型的求解,由于扰动发生时生产已经进行,因此动态模型对算法的实时性和稳定性要求很高。本文采用了时间顺序的启发式规则来处理模型中的约束,并结合遗传算法来对模型进行迭代搜索。通过对动态调度模型的仿真,可以得到电炉扰动发生后炉次的调度调整方案,之后通过多次仿真验证了动态调度模型算法的实时性和稳定性。