建材水泥工业作为国家基础设施建设所必需的排头行业,其发展速度与质量至关重要.矿山企业为水泥工业生产的龙头,是一个涉及多因素、多层次的、动态变化的复杂系统.就目前水泥原料矿山而言,主要沿用的是老生产工艺装备和粗放的落后管理模式,即使引进了先进的设备也难以充分发挥其功效.数字化、系统化、信息化、集约化已成为矿山企业发展的趋势.因此改善矿山装备技术、强化工艺流程再造、优化资源配置,提高信息化管理水平成为提高水泥企业及其矿山企业经济效益的紧迫任务.要想提高矿山企业的经济效益,同样必须走信息化工业发展之路,走矿山企业数字化管理之路.为此,首先必须解决矿山复杂系统的建模问题.而采用常规的经典方法来实施矿山系统建模难以符合实时化的动态系统建模和系统结构的实时优化要求.该文引入人工智能优化理论应用于现代扁平化管理模式的矿山制造执行系统(MES),对于解决在市场机制作用下的复杂矿山系统的建模以及实现在自然资源、产业资源、人力资源、技术资源、市场资源约束条件下的实时优化调度问题具有重要的现实意义.为解决复杂系统建模的逼真性和模型的有效性问题,从理论上阐述了BP神经网络建模、非聚类的自适应模糊推理系统建模及模糊减法聚类的自适应模糊推理系统建模的异同,该文采用模糊减法聚类的自适应模糊推理系统对矿山复杂系统建模.为解决综合人工智能方法在矿山复杂系统的建模与在线优化的应用难题,阐述了遗传算法对复杂系统优化的作用,并实现了并行遗传算法与模糊减法聚类的自适应模糊推理系统的融合.最后,对水泥产品结构及其原料矿山的生产计划系统、开采调度系统、卡车运输调度系统及库存控制系统四大子系统,运用综合人工智能优化方法进行了应用研究与计算机摸拟实现工作.该研究为进一步实现矿山企业的数字化、信息化、系统化提供了新的思路,也同时为其它企业走向工业信息化管理道路提供了重要参考依据.