资源的合理利用与开发是未来可持续性发展的重要课题,随着信息技术的不断发展,越来越多的资源型企业(采矿业)和资源利用型企业(钢铁业)已从传统的生产方式转化为数字化生产方式,利用信息技术对生产各环节进行监督与控制,对各环节间的物流进行调度与协调；另一方面,由于供应链的特殊性,采矿业和钢铁企业间的联系越来越紧密,两者可以看作是一个复杂工序中的上游作业和下游作业。因此对采矿业和钢铁企业的整合优化成为近年来的科研热点之一。钢铁企业的原料成本、生产成本和物流成本三部分构成了其产品的主要成本,其中50-70%是由原料成本和物流成本组成,所以通过优化矿山开采与物流运输来降低总成本,越来越受到钢铁企业的青睐。在原料成本中主要考虑通过对矿山开采顺序优化来降低原料的进货成本；物流成本中主要考虑缩短传送带拖期时间以及减少取料机的空走行距离来降低物流运输成本。本文将采矿业和钢铁企业作为上下游作业工序进行整体探讨,主要针对矿山开采问题和料场传输设备调度问题进行深入研究,主要内容包括矿山开采顺序问题、传送带分配问题和取料机调度等问题,采用智能优化算法对三类复杂问题进行仿真模拟,从而达到资源的合理分配。本文围绕上述内容做了以下工作：1)矿山开采问题的粒子群算法铁矿石是我国钢铁企业生产的主要原材料,是不可再生资源,且储量有限。本文结合矿山实际情况本着科学合理、节约可靠的原则,建立了适应于矿山开采的优化模型和算法,并设计开发了相应的信息管理系统。本文以开采利润最大化为目标,建立了混合整数线性规划(MILP)模型；然后使用粒子群优化算法对问题进行求解与改进,并与CPLEX优化软件的结果进行比对；最后设计了不同规模的实验来测试算法的性能。实验结果表明：改进的粒子群优化算法性能更好,解的质量更高。2)传送带分配问题的建模与优化传送带分配问题是指在一个计划期内,将不同来料起点的原料运输到相应的目的地,对于每种原料的运输要保证运料线路连续稳定,且尽量减少每种原料的拖期时间。本文根据管理要求与生产工艺要求,以最小化拖期费用为目标,建立了混合整数线性规划(MILP)模型；然后使用粒子群优化算法对问题进行求解与优化；最后设计了不同规模的实验来验证算法的性能。实验结果表明,改进后的粒子群优化算法,效果十分明显,且运算时间较短。3)取料机调度问题的建模与优化取料机调度问题是根据料场实际情况和取料计划,在满足各原料取料时间的前提下,制定取料机调度方案并进行优化,最终确定所取料堆的开始时间和结束时间、取料顺序以及取料机行走路线。本文以最小化取料机空行走距离为目标,建立了混合整数线性规划(MILP)模型；然后使用粒子群优化算法对问题进行求解与优化,并与CPLEX优化软件的结果进行比对；最后设计了不同规模的实验,对其结果进行分析。实验结果表明,改进的粒子群优化算法的性能更好,解的质量更高。4)物流优化系统的设计与开发本文针对钢铁企业原料场的实际情况,开发了原料场物流管理优化系统。实现了对原料场内各个作业流程的信息化管理,同时对原料场内的主要物流过程进行优化,该系统包括原料输入管理、传输设备管理、混匀堆积配置、库存优化管理和原料输出管理五大功能模块；系统对输入管理模块中的矿山开采设计、矿山生产计划,传输设备管理模块中的传送带分配、堆取料机作业调度和库存管理模块中的库存优化、库存盘点等物流过程进行了优化,取得了满意的效果。