在全球经济、科技的飞速发展背景下,我国的经济实力同样得到极大的提升。制造业的发展为我国的经济发展奠定了基础,而钢铁产业是我国制造业的基石。但是,现在国家的发展对钢铁产业提出新的要求,单纯追求钢铁产量的增加已经不能满足国家工业化的发展。与此同时,钢铁行业之间的相互竞争也对企业提出产业结构改善的要求,从而降低企业成本,提高企业竞争力。在钢铁企业中,生产及运输是其重中之重,天车由于其不占地面空间且载重量大的优势被广泛应用其中。因此,研究钢厂天车调度问题具有重要的现实意义。本文首先对钢厂车间多机多任务天车调度研究的背景与意义,生产调度的概念、生产调度问题的分类做了阐述。所谓的多机是指钢厂车间有多台天车进行生产运输;多任务是指在车间内有多个任务点,且某个任务点既可以作为任务的起始点也可作为任务结束点。其次,分析钢厂天车调度的问题及特点。以某钢厂车间实际状况为背景,依据天车运行的约束规则,建立钢厂天车调度模型。借鉴前人针对调度问题的研究,选择遗传算法、布谷鸟算法及萤火虫算法对钢厂车间天车调度问题进行优化。给出选择这三种算法的原因,并对三种算法进行阐述。第三,在某一特定任务分配列表下,生成天车分配列表,将二者作为参数传入天车调度模型产生运行时间、被动运输等结果。以天车完成所有任务的运行时间及各天车被动运输距离之和为优化目标。分析遗传算法选择操作对算法的影响,结合反向学习理论提出反向搜索遗传算法;生成反向搜索遗传算法、布谷鸟算法、萤火虫算法的仿真结果。通过对仿真结果进行分析发现,三种算法均可对天车调度模型可行解进行优化。反向搜索遗传算法由于运行速度快与较好的优化效果,被应用于钢厂车间。最后,应用Qt Designer绘制了天车调度系统的GUI人机交互界面,并通过PyCharm软件完成对信号的连接与槽函数功能的实现,界面系统能够准确显示模型、算法的相关参数与仿真结果。该系统已应用于某钢厂车间且运行效果良好。