随着临港工业的蓬勃发展,我国港口行业也在进一步探索“前港后厂”这一新型模式。该模式下,后方钢厂生产所需的原料由前方港口负责配送,原料在港口堆场经取料和混匀作业后经皮带机直接送往钢厂的锅炉进行后续生产,即该模式实现了前港物流链与后厂生产链的无缝对接,并且对港口堆场取料作业也提出了更高要求:取料作业涉及原料的配比和堆取料机的有效调度,其作业质量与效率对钢厂生产产生直接影响;此外,由于钢厂订单需求的拉动,使港口内原料配送变得更加频繁,大大增加了作业难度和生产环境的不确定性。因此,本文基于“前港后厂”模式下的港口生产特性,针对堆场堆取料机调度优化问题,提出了一种精细化的动态调度优化方法:首先将料堆切分为若干均等单元料堆,并以最大完工时间最小化为目标建立调度优化模型;根据问题特点和算法不足对标准狼群算法进行改进,提出混沌狼群算法;采用混沌狼群算法和标准狼群算法分别对小规模和大规模问题进行求解,对比算法性能并得到两种情况下的堆取料机静态调度方案;结合周期与事件驱动的混合再调度机制,实现在机器故障的不确定性环境下对堆取料机的动态调度优化,得到对应的动态调度方案,并检验本文调度优化方法的有效性;为保证模型和调度系统的稳定性,对再调度周期和单元料堆重量两个因素进行了灵敏度分析。结果表明:本文提出的混沌狼群算法相比标准狼群算法,算法性能有了显著性提升;本文提出的调度优化方法更能适应动态的生产环境,满足“前港后厂”实际生产需求。