生产计划与生产调度一直是流程工业企业生产与经营管理中的两个备受关注的决策部分,对两者优化求解的研究对于提高流程工业企业的经济收益与核心竞争力有着极其重要的现实意义。生产计划与生产调度所跨的时间维度不同,倘若对生产计划与生产调度单独进行优化求解,所得的生产方案常会存在相互冲突的情况,容易导致最终的生产方案不可行,所以应考虑对两者进行集成优化求解。考虑到生产计划和生产调度中的一些不确定性因素可能会影响求解结果,且集成模型规模大,约束条件多,亟需一种求解该问题的切实有效方法。为此,本文基于协同优化算法对流程工业中不确定性生产计划与生产调度优化问题进行了相关研究。主要研究内容如下:(1)提出了基于协同优化的需求不确定性生产计划与调度集成优化方法。考虑了生产计划与生产调度中的市场需求不确定因素,利用协同优化算法架构,将生产计划与生产调度不确定性模型作为学科级,生产总费用模型作为系统级,建立系统级与学科级构成的双层结构优化模型。与其他集成优化方法对比仿真结果表明,本文所提方法能够具有更佳的全局优化能力及更快的收敛速度。(2)引入风险管理约束条件至流程工业不确定性生产计划与调度集成模型的计划层,得到带有风险管理约束的流程工业不确定性生产计划与调度集成优化模型。通过对流程工业中典型的案例进行实验仿真,对于不同概率的需求量场景情况下得到的生产总费用进行风险规划分析,得出不同方法的风险发生概率与风险等级。结果表明CO方法能获得较低风险的调度方案。