随着人工智能与物流技术地不断融合,钢铁物流向智能化转型已成为必然,当前我国物流智能化相比欧美发达国家还相对落后,在欧美国家使用智能化物流的企业达到50%以上,而中国目前还不足20%。尤其在钢铁物流装备方面的自动化、智能化、网络化与发达国家相比还有很大差距,中国制造2025纲要中也提出了智能化物流、网络化物流、物联网+钢铁物流。本文着力于钢铁生产车间级物流的人工智能化研究,针对当前国内钢铁企业冷轧精整作业区中间库产品物流效率不高,主要以人工操作天车对下线产品进行吊装运输的现状,围绕新型地面有轨子母嵌套多车系统的智能化输送展开研究,主要对中间库有轨多车输送系统的调度算法、多目标模型、路径冲突决策进行分析优化和创新,最后通过算例实验求解验证其调度规划及模型算法的有效性。其主要研究内容成果如下:中间库新型地面有轨嵌套多车的应用突破了天车和平板跨车输送的局限性,提高了中间库物流存取的效率,为冶金领域智慧车间物流系统提供了新的应用模式。但如何科学合理地计算多车数量始终是个NP（Nondeterministic Polynomially）非确定性多项式难题,本文从运筹学的角度运用排队网络理论,提出了多车存取系统的数量配置模型。根据系统的任务场景模式,将存取任务作为对象,子车作为二级服务器,母车作为一级服务器,建立了半开放综合排队网络模型 SCQN（Semi-open Compositive Queue Network）,设计了最优需求分析目标函数对系统排队网络模型进行求解验算,得出系统嵌套子母车在不同运行模式和数量配置下获得的最优系统吞吐量,运用仿真软件Automod进行模拟验证,枚举对比结果表明当最优函数值最小时（G=1.13）,较传统估算法提高设备利用率1.3倍,降低设备空闲率24%。为整个物流系统的优化设计、提高设备利用率和节约设备成本提供了配置决策理论依据。针对中间库物流输送系统多子车和多母车交叉复合配置的问题,建立了基于柔性车间调度原理的多目标混合流水车间调度模型MHFS（Multi-object hybrid flowshop scheduling）。分析了存/取钢卷和同时执行存取钢卷联合作业的情况,并对其进行细化分解,制定了系统作业规则和作业路径表达式,建立了基于混合流水车间加工迭代原理的系统调度优化数学模型,得到了中间库物流系统子母车调度优化目标函数,并对物流调度系统运行时的堵塞延时进行了量化分析,提出了制定系统调度堵塞规避原则为指导进行调度算法优化来实现系统调度最小堵塞延时,对整个系统调度模型的研究开拓了新的思路。通过软件对调度模型进行实例参数仿真编译运行,测试结果表明:与传统的流水车间时间排序调度相比,MHFS调度将设备利用率从70%多提高到80%多,设备空闲率从20%多下降到约15%;其对比甘特图显示,MHFS调度将作业完成时间缩短20%多,总耗时缩短约18%。根据调度模型求解的需求特点,提出了 GAFS（Genetic Algorithm with Function and Self-learning）混合进化算法来对模型进行求解。设计了对多车任务分配多阶段子母车调度信息分段编码和动态解码,提出了基于知识自学习拥挤度排序的种群生成和妥协解优化函数,对其个体行为和寻优过程运用专家库均匀化更新,保证了迭代进化的有效性。优化了算法的选择、交叉变异和自学习专家库操作步骤及规则,最后与经典的遗传算法和粒子群算法进行比较验证,其IGD和HV指标数据结果表明GAFS收敛迭代周期比传统的GA和PSO算法缩短了 25.41%和18.89%,种群均匀化优胜率分别提高了 24.8%和14.59%;在大规模算例求解中,GAFS算法解集曲线更加集中贴近于Pareto前沿,证明了 GAFS算法对于求解此类柔性物流调度优化问题的有效性,同时验证了该模型和算法能够有效提高中间库嵌套多车输送系统的运行效率。最后针对中间库物流输送系统多车路径冲突问题,根据多目标路径优化和存取卷约束条件的特点以及传统D*（Dijkstra）算法的局限性,设计了新的路径算法标号方式,提出了一种含有时间惩罚因数的改进算法来求解物流子母车系统各阶段的最优路径。同时,运用改进银行家算法对轨道上多车作业路径进行主动冲突检测,制定动态优先级传递的时间窗调整策略来消除多车共轨碰撞冲突,建立了系统冲突检测和冲突避碰策略模型,有效降低了系统多车发生主动碰撞冲突的概率。与传统改进A*（A-Star）冲突避碰算法和经典Banker死锁控制算法进行对比验证,其结果表明系统多车运行总距离比这两种方法要少10%～16%。通过场景实验模拟测试表明,优化改进后的动态路径算法较传统D*算法分别在路径搜索时间和总移动距离上缩短了约30%和20%多,有效提高了路径规划效率。钢厂中间库钢卷物流输送系统的研究实现填补了国内冶金制造冷轧中间库物流技术的空白,相关研究成果可为今后钢铁企业车间级新型地面重载物流提供安全、高效、智能的调度规划理论依据和技术参考。